ISSN 1883-5554

ＳＳ研ニュースレター選集
Vol.22

SS 研 ニ ュ ― ス レ タ ― 選 集 Vol.22

目 次「SS 研ニュースレター選集」は、サイエンティフィック・システム研究会(SS 研)の活動報
告として、1 年間の講演資料から代表的なものを選出して冊子としたものです。
毎年 5 月の SS 研通常総会に合わせて発行しています。

◆巻頭言 サイエンティフィック・システム研究会(敬称略)会長 岡 村 耕 二 (九州大学) ··············· 1

Ⅰ. システム技術分科会 選出■ CIA＋HSE からみたオンライン利用の再考
学術機関でのオンライン活用におけるセキュリティ、コンプライアンスの観点から ·······
寺田 真敏（東京電機大学）

3■ 九州工業大学における Microsoft365 の全学展開－提供範囲の拡大、セキュリティの向上に対する奮闘－ ······························· 17
林 豊洋（九州工業大学）

Ⅱ. 教育環境分科会 選出■ 金沢工業大学における教育デジタルトランスフォーメーション－多様な学生の教育と時間と空間に制約されない学び－ ······························· 39
山本 知仁(金沢工業大学)■ 教育データの利活用による教育の未来 ················································ 57
緒方 広明(京都大学)

Ⅲ. 科学技術計算分科会 選出■ 大規模並列環境での機械学習処理とその応用～「富岳」における MLPerf HPC や津波 AI への応用～ ································· 77
福本 尚人(富士通株式会社)■ 「富岳」を使ったゲリラ豪雨予報～2021 年夏季のリアルタイム実証実験～ ············································ 95
三好 建正(理化学研究所)

Ⅳ. 合同分科会 選出■ 情報技術は高等教育をどう変えるか？
ポスト・コロナの大学運営を考える ················································· 129
山本 秀樹（AMS 合同会社）◆ご参考 2021 年度活動一覧 ······························································ 149□当冊子に記載された機関名、所属名、役職名および原稿の内容は、発表/執筆当時のものです。
□登録商標について
会社名、機関名、製品名は各社、各機関の商標または登録商標です。

巻頭言

サイエンティフィック・システム研究会
会長
岡村 耕二(九州大学情報基盤研究開発センター)
サイエンティフィック・システム研究会(SS 研)は、大学や研究所などの科学技術分野におけるコンピュータ利用機関を主体とした研究会として 1978 年に設立されました。以来 40 年以上に渡り、会員間の相互利益を図ることを目的に、各種の分科会や WG などの活動を通じて、コンピュータのシステム技術、応用技術、利用技術に関する質の高い情報共
有・情報交換の場、ユーザとベンダー間の高度な議論の場としての役割を果たしてきています。これらのうち、分科会
活動の内容は『ニュースレター』で随時ご紹介しているところです。
この 1 年間の SS 研の活動を振り返ってみますと、本冊子の巻末の活動一覧にあります通り、分科会、WG、タスクフォ
ースともいずれも時宜を得た企画であり、有益な講演やディスカッションを行うことができたと思います。その中でも特に会員の皆様のご参考となると考えられる講演資料を、皆様からのアンケート結果を参考にしながら選び出したのが、この『ニュースレター選集』です。
これからの教育について COVID19 の教訓またオンラインにおける合理的配慮の洞察、富岳の開発ならびに富岳を中心とした共同研究開発と Society5.0 に向けた発展、教育のデジタル化の法的課題、学びと仕事をつなぐ学習記録の技術標準に関する話題等々、正に旬なテーマを反映した選集になっているかと存じます。
永きに渡り『ニュースレター選集』を発刊できたこと、今年度も、皆様にお届けできることは大きな慶びでございます。この『ニュースレター選集』は、2009 年発刊の第 9 巻からは、会員以外の方にも広くご覧頂けるようになりました。
SS 研の活動成果を会員が活用されるのと同様に、会員外へも積極的に情報発信することによって広く社会に役立てるという方針の一環です。これもひとえに、活動に熱心にご参加頂いている会員の皆様および関係者の方々のご理解・ご協力によるものであります。ここに厚く感謝するとともに、この選集が広く活用されることを願って止みません。
2022 年 5 月

1

シ ス テ ム 技 術 分 科 会

選 出

SS 研 ICT フォーラム 2021

より

CIA＋HSE からみたオンライン利用の再考
学術機関でのオンライン活用におけるセキュリティ、コンプライアンスの観点から

寺田 真敏(東京電機大学)

3

サイエンティフィック・システム研究会
ICTフォーラム2021
学術機関 x オンライン x セキュリティ x コンプライアンス～ オンラインの課題と明日 ～CIA＋HSEからみた
オンライン利用の再考
学術機関でのオンライン活用におけるセキュリティ、コンプライアンスの観点から2021年9月13日
寺田真敏

はじめに

ISL

⚫

世の中には「オンライン」がおおよそ浸透し、様々な場面で利活用されるようになってきた、というのは、本当なのだろうか?

⚫

まだまだ、使いこなせていない、振り回されている状態なのではないか?

⚫

「オンライン」の使いこなしに向け、2020年、2021年を振り返りながら再考したい。

Tokyo Denki University, 2021.

2

5

2020年の振り返り (2020年4月27日作成資料から)

ISL

オンライン授業開始⚫

⚫

学術系(大学)は、オンライン授業前提に動き始めている。
⚫ 次世代にとって、オンライン会合は当たり前の時代へ⚫ リアルタイム(オンライン)型が主流⚫ オンデマンド型は今のところリアルタイム(オンライン)のバックアップ
社会人のみなさんは、あっという間に、オールドタイプ
オフライン
リアルタイム(対面)従来の授業

ハイブリッドリアルタイム(対面＋オンライン)
教室＋Web会議システムで授業

オンライン
リアルタイム(オンライン)
Web会議システムで授業

オンデマンド(オンライン)
学習システムで学生が各自学習

Tokyo Denki University, 2021.

3

2020年の振り返り (2020年4月27日作成資料から)

ISL

オンライン授業で使ったツール⚫
⚫
⚫
⚫

中央大学はWebex、東京電機大学はZoom
画面共有の機能は、 Webexの方が多少使いやすい。
画面のオーバーラップ処理は、Zoomの方がオンライン会合にマッチしている。
Zoomの魅力は、ブレイクアウトルームというグループ討議ができる機能と参加者の画面が一覧できるところ。
注：2021年9月時点で機能の差はほとんどない。
受信者
発信者

Webex

Zoom
Tokyo Denki University, 2021.

Zoom
4

6

2020年の振り返り (2020年4月27日作成資料から)

ISL

Zoom問題：「やめる」から「育てる」という発想の転換へ⚫
⚫

⚫

新型コロナウイルスの流行は、オフライン会合からオンライン会合への変化点となる。
サプライチェーンも視野に入れなければならない状況下において、普及しているオンラインツールを、「使わない/やめる(自分だけを守る)」アプローチでは限界がある。
⚫ 2020年4月時点で、Zoomは2億ユーザ、Skypeは4000万ユーザ⚫ 自社では禁止していても、顧客からの要望だと使わざる得ない。
使うことが当たり前/不可避な世代に向けて、問題を整理し、利用環境の改善を進めるべき。

サプライチェーン＋オンライン会合世代に向け、分野を「育てる(全体の底上げ)」ために、「やめる」メッセージングだけではなく、新たな分野を「育てる」メッセージングを。

Tokyo Denki University, 2021.

5

2020年の振り返り (2020年4月27日作成資料から)

ISL

Zoom問題：「やめる」から「育てる」という発想の転換へ
NTIA(米国家電気通信情報管理庁)だって、Zoom使っているよ。
カーネギーメロン大学だって、Zoom使っているよ。
⚫ 「使わない/やめる(自分だけを守る)」ということは、単に、ビジネス機会を失うことになるだけかもね(セキュリティ屋がビジネス機会を奪ってはいけない)。
何のグラフか?

⚫

JVN iPediaで検索：Skype
計39件

25
20

JVN iPediaで検索：Webex Player
計89件

15

10
5
2020

2019

2018

2017

2016

2014

2013

2012

2011

2009

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2011

2010

2008

2007

0
2006

8
7
6
5
4
3
2
1
0

2005

⚫

Skype、Webex使わない/やめる、基準は?
Tokyo Denki University, 2021.

67

2020年の振り返り (2020年4月27日作成資料から)

ISL

Zoom問題：「やめる」から「育てる」という発想の転換へ⚫

新型コロナウイルスの流行は、オフライン会合からオンライン会合への変化点となる。
⚫ オンライン会合は避けて通れない。

⚫

セキュリティ業界、20年前から成長していない。もしかすると退化している。
⚫ 騒ぎに乗じて 「使わない/やめる(自分だけを守る)」だけで、ソフトウェア等のセキュリティ上の問題と運用上の配慮で回避できる問題を整理せず。
⚫ 頑張っていたのは、東大の情報基盤センター(使わないといけない状況にある組織は違う)。

⚫

サプライチェーンと言われている昨今、自分のところだけ守ってもダメなんでしょ。
⚫ メールやWebと異なり、オンライン会合の相互接続性は低い。
⚫ サプライチェーンを言われている今だからこそ、広く使われているものについては、禁止ではなく、より良くするために育てるという発想も必要である。
公衆衛生って、「育てる」に近い発想があるような気がする。

Tokyo Denki University, 2021.

7

2020年の振り返り (2020年4月27日作成資料から)

ISL

Zoom問題：「やめる」から「育てる」という発想の転換へ⚫

双方向やリアルタイム通信の代替手段
双方向

電話

F2F
オンライン会議

チャット

電子メール
蓄積型通信

オンラインセミナー
オンライン授業掲示板

録音(記録)

リアルタイム通信

ラジオ放送
テレビ放送

録画(記録)
eラーニング
一方向Tokyo Denki University, 2021.

882020年の振り返り (2020年5月16日作成資料から)

ISL

Zoom問題：「やめる」から「育てる」という発想の転換へ
組織間のセキュリティポリシー/ルールギャップとその折り合い⚫

[Q] オンライン会議ツールに関して、先方(顧客、取引先など)が利用したい/要望するツールが、自組織のセキュリティポリシー/ルールで許可されていない場合、どのような形で折り合いをつけているのか or つけるのか?

⚫

[A] 本質的な問題は、先方(顧客、取引先など)とのセキュリティポリシー/ルールのギャップを、どのような形で折り合いをつけるのか?に帰着する。折り合いをつけられないということはビジネス機会を失う可能性がある。
✓ 恒久的なルールの仕組みを持つ✓ 一時的な例外ルールを用意し対応する(先方にあわせる)✓ 一時的な例外ルールを用意し対応する(自組織にあわせてもらう)✓ 一時的な例外ルールを用意し対応する(自組織にあわせてもらうが、どうしてもダメな場合には、先方にあわせる)✓ 折り合いをつけない/つけられない
Tokyo Denki University, 2021.

9

2020年の振り返り

ISL

Zoom プライベートチャットDDoS攻撃⚫
⚫

授業で、とある簡単な演習課題を出したところ、大量のプライベートチャットが届く
約6分間に12名の学生(2名/分)から23メッセージ(4メッセージ/分)

12:19:47 生徒A に 寺田(プライベート) : 指定されたIPアドレスでnslookupを行うと見つけられませんとなってしまいます
12:20:08 寺田 に 生徒A(プライベート) : どの問題を解いていますか？
12:20:51 生徒B に 寺田(プライベート) : URLにアクセスできません。
12:21:21 生徒C に 寺田(プライベート) : エラーが出ます12:21:24 生徒C に 寺田(プライベート) : Not Found The requested URL /netsec/test/tdub2-20200625cgi was not found on this server.
12:21:43 生徒A に 寺田(プライベート) : (1)(a1)でしたがもう一度試したらうまくいきました。何かミスしてたようです。すみません
12:21:50 寺田 に 生徒C(プライベート) : /netsec/test/tdub2-20200625(.)cgi
12:21:53 生徒D に 寺田(プライベート) : 生徒Dです (1)でドメインが存在しないと言われました
12:22:11 寺田 に 生徒B(プライベート) : 入力したURLを教えてください。
12:22:33 生徒E に 寺田(プライベート) : (1)で何度やっても下記のような表示になるのですが、これで転記してもいいのでしょうか？
12:22:34 生徒B に 寺田(プライベート) : http://jvnrss.ise.chuou.ac.jp/netsec/test/tdub2 20200625.cgi?
12:22:36 生徒E に 寺田(プライベート) : C:¥Users¥19fi081>nslookup 133.20.16.174 サーバー: UnKnown Address: 192.168.1.1 * UnKnown が 133.20.16.174 を見つけられません:
12:22:37 生徒F に 寺田(プライベート) : (1) 「IPアドレスからホスト名を得る」の結果を報告しなさい。という問題において133.20.16.174 に対して nslookupを実行するとサーバーを見つけることができません
12:22:39 生徒B に 寺田(プライベート) : です
12:22:54 生徒G に 寺田(プライベート) : 問題１でnslookup を実行すると見つけられませんと出てしまいます
12:22:59 生徒H に 寺田(プライベート) : 課題(1)(a1)にてサーバー名がUnknownになってしまいました
12:23:07 生徒D に 寺田(プライベート) : 数字が一つ足りないだけでした！解決しました！
12:23:14 生徒B に 寺田(プライベート) : http://jvnrss.ise.chuou.ac.jp/netsec/test/tdub2 20200625.cgi? 学籍番号
12:23:21 生徒I に 寺田(プライベート) : 1.1で入力すると、「UnKnown が 93.184.216.34 を見つけられません」to
12:23:54 寺田 に 生徒B(プライベート) : 学籍番号は、自分の学籍番号を入力
12:24:00 生徒I に 寺田(プライベート) : 1.1で入力すると「UnKnown が 93.184.216.34 を見つけられません」と表示されました。
12:24:58 生徒J に 寺田(プライベート) : Mac を使っていてnslookup 133.20.16.174 のコマンドで調べたのですがホスト名が出てこないのですがどうすればいいですか。
12:25:07 生徒J に 寺田(プライベート) : Server
12:25:14 生徒B に 寺田(プライベート) : 入力しても入れません
12:25:20 生徒J に 寺田(プライベート) : serverとadressはでます。
12:25:25 生徒K に 寺田(プライベート) : 1番の結果が以下の様になりますが、合ってますか。 nslookup 93.184.216.34 サーバー: UnKnown Address: 192.168.1.1 *** UnKnown が12:25:42 生徒L に 寺田(プライベート) : コマンドプロンプトでnslookup 93.184.216.34を打ち込みましたが、「93.184.216.34 を見つけられません」と出たのですが何か操作方法を間違えたのでしょうか
12:25:56 寺田 に 生徒B(プライベート) : http://jvnrss.ise.chuou.ac.jp/netsec/test/tdub2 20200625.cgi? URLが間違っています。よく確認してください。
黒色：生徒から先生へ、灰色：先生から生徒へ

Tokyo Denki University, 2021.

1092020年の振り返り

ISL

Zoom プライベートチャットDDoS攻撃の対策⚫

以降の対策⚫ コミュニケーションツールDiscordの併用⚫ 質問やトラブルについてはDiscordに投稿し、皆で問題解決する。

⚫

質問方法に対する指示⚫ Discordで質問する場合には、課題番号を指定して質問すること。
⚫ 単に「うまくいきません」という質問は受け付けない。 など

Tokyo Denki University, 2021.

11

2021年の振り返り

ISL

オンライン | ハイブリッド | オフライン⚫

新型コロナウィルス感染症対策を通して、オンラインという強力なツールを得ることができた。経験したオンライン、ハイブリッド、オフラインの良い点、気を付けたい点を、
今一度振り返ってみませんか?
良い点

気を付けたい点オンライン⚫ 物理的な場所に依存しない⚫ 個別対応に時間をかけられる⚫ 履修者を名前で指名しやすい⚫ 今まで以上に文字として伝えていく
努力は必要(文章として伝えていくか or 映像として伝えていくか)⚫ 時間にルーズになりがち

ハイブリッド⚫ 良い点が見当たらない⚫ オンライン側とオフライン側とのコミュニ
ケーション格差オフライン⚫ 表情をみて対応できる⚫ 雰囲気という情報伝達が可能⚫ 授業終了時間を厳格に守らなければならない

Tokyo Denki University, 2021.

1210

2021年の振り返り

ISL

オンライン | ハイブリッド | オフライン⚫

文章として伝えていくか or 映像として伝えていくか

映像として残した場合、リアルタイムとオンデマンドとの違いは?
その他の課題は?
Tokyo Denki University, 2021.

13

2021年の振り返り

ISL

オンライン | ハイブリッド | オフライン
⚫

聴講形態

オンライン

ハイブリッドオフライン
プロジェクタでの投影

プロジェクタでの投影

Zoom

オフラインも、オンラインと同様の聴講形態にシフトする可能性?

Zoom

Zoom
Tokyo Denki University, 2021.

1411

2021年の振り返り

ISL

オンライン | ハイブリッド | オフライン
聴講形態⚫ 大学：ハイブリッドを推奨⚫ 学生：ハイブリッドであっても、遠隔聴講を好む傾向が強い

⚫

形態

講師

履修者

遠隔聴講

オンライン

遠隔講義

遠隔聴講

ハイブリッド

遠隔講義

遠隔聴講
教室聴講

教室聴講

分散登校(半分は登 教室講義
校、半分はオンライン)
オフライン

教室講義

教室聴講

Tokyo Denki University, 2021.

15

2021年の振り返り

ISL

オンライン | ハイブリッド | オフライン⚫

スマートフォンが究極の発表者支援ツールになる?

オンライン

ハイブリッド

オフライン

共用画面

発表原稿

発表原稿 inスマートフォン

Tokyo Denki University, 2021.

16

12

CIA

ISL
C：機密性

⚫

A：可用性

情報セキュリティの3大要素
⚫

⚫
⚫

⚫

I：完全性

Confidentiality：機密性認可されていない個人、エンティティ又はプロセスに対して、情報を使用不可
又は非公開にする特性(機密情報が漏えいする可能性)
Integrity：完全性
資産の正確さ及び完全さを保護する特性(情報が改ざんされる可能性)
Availability：可用性
認可された利用者が、必要なときに、情報及び関連する資産にアクセスできることを確実にすること(業務停止の可能性)

規格⚫ ISO/IEC 27001:2013／Information technology — Security
techniques — Information security management systems —Requirements
さまざまな情報資産を守り有効に活用するためのマネジメントシステム規格
Tokyo Denki University, 2021.

17

HSE

ISL
H：健康

⚫

E：環境

環境及び労働安全衛生を一体としてマネジメントする3大要素
⚫
⚫
⚫

⚫

S：安全

Health：健康(労働衛生)
Safety：安全Environment：環境

規格⚫ ISO 14001:2015／Environmental management systems —Requirements with guidance for use
環境を保護し、環境パフォーマンスを向上させるマネジメントシステム規格⚫ ISO 45001:2018／Occupational health and safety management
systems — Requirements with guidance for use
労働安全衛生におけるリスクを除去または最小化するマネジメントシステム
規格Tokyo Denki University, 2021.

18

13

CIA＋HSEからみたオンライン利用の再考

ISL

CIA+HSE
区分

懸案事項

C：機密性

⚫ 参加者がどこから参加しているのかわからない⚫ 参加者の隣で誰が聞いているのかもわからない

I：完全性⚫ 参加者がそこに居るのかわからない⚫ 相手を識別する能力の低下(対面で会っても分からない)

A：可用性⚫ 参加者がどの程度集中しているのかわからない⚫ オフラインを断る理由の妥当性を検証できない

H：健康⚫ 時間にルーズとなりがち⚫ 休み時間なく連続する打合せの嵐⚫ 打合せのタブルブッキング

S：安全⚫ 参加者がどこから参加しているのかわからない⚫ ながら仕事による集中力低下(注意散漫)⚫ 容赦のない割り込みによる集中力低下(注意散漫)

E：環境⚫ 画面共有により共通認識が取れているという誤解⚫ オンラインが安易な言い訳ツールとなってしまう可能性

Tokyo Denki University, 2021.

19

CIA＋HSEからみたオンライン利用の再考

ISL

CIA+HSE⚫

二値化への懸念⚫

会場を出たら、すべて忘れる、というアナログ発想が適用できなくなるため、すべてが二値化する。

⚫

新たな懸念事項への対応要⚫ 「否認防止(Non-repudiation)：ある活動又は事象が起きたことを、後になって否認されないように証明する能力」の悪用⚫ 「やったという事実を説明はしやすいが、やっていないという事実を説明することが難しい」の悪用

Tokyo Denki University, 2021.

20

14

まとめ

⚫

ISL

世の中には「オンライン」がおおよそ浸透し、様々な場面で利活用されるようになってきた、というのは、本当なのだろうか?
利活用の幅は確実に広がっている。

⚫

まだまだ、使いこなせていない、振り回されている状態なのではないか?
とは言うものの、いろいろと考えていくことがありそう。

⚫

「オンライン」の使いこなしに向け、2020年、2021年を振り返りながら再考したい。
いろいろと考えていくにあたり、そのヒントになれば幸いです。

Tokyo Denki University, 2021.

21

Collaborate
togetherto make ourInternetsecure.
15

シ ス テ ム 技 術 分 科 会

選 出

SS 研システム技術分科会 2021 年度会合

より

九州工業大学における Microsoft365 の全学展開－提供範囲の拡大、セキュリティの向上に対する奮闘－

林 豊洋(九州工業大学)

17九州工業大学におけるMicrosoft 365の全学展開- 提供範囲の拡大，セキュリティの向上に対する奮闘 -林 豊洋
九州工業大学

情報基盤センター

toyohiro@isc.kyutech.ac.jp

自己紹介
林豊洋 (Hayashi Toyohiro)

九州工業大学 情報基盤機構
情報基盤センター 准教授

ICT利活用教育研究基盤運用室 (BYOD，全学サービス，統合ID，365，クラウド化検討など，こちらがメインの業務)
ネットワークセキュリティ基盤運用室 (全学ネットワーク，無線，VPN，セキュリティなど)[略歴]

1999年 国立有明工業高等専門学校 電子情報工学科卒業，九州工業大学情報工学部 知能情報工学科 3年次編入学 (高専からの編入勢)
2006年 九州工業大学大学院 情報工学研究科 博士後期課程修了．博士(情報工学)
2006年 九州工業大学情報科学センター 助手
2007年 同助教
2020年 九州工業大学情報基盤センター 助教 (改組)2021年 同准教授
[研究分野、研究テーマ]
・情報システムの構築運用
・知覚情報処理(CV，PR) (もともとはこちらでした)19

講演の概要•九州工業大学の概要•

Microsoft 365 (Office365) 導入のきっかけ / 当初は導入予定はなかった•

SaaSの移行は難しい•

Office365がやってきた / 利便性抜群だった．ただ初期設定が大学には…

•

シェアが高いシステムは狙われる•

Microsoft 365 A5導入 / MFA導入•

Teamsを使いたい，DXに活用したい．/ どの設定を変えれば良いのか…

九州工業大学の概要
国立大学法人九州工業大学
1907年開学 / 1949年大学設置 / 2004年法人化
工業系単科大学，福岡県に3キャンパス(戸畑，若松，飯塚)

学生数：約5,600名
2学部(工学部2,300名，情報工学部1,800名)

3大学院 (工学府660名，情報工学府440名，生命体工学研究科410名)

教職員数：約620名
教員約350名，研究系職員約80名
事務・技術系職員約200名

同窓会組織(明専会)
会員数：約37,000名

20

Microsoft 365 (Office365) 導入のきっかけ- 当初は「導入候補外」-「卒業生・退職者との繋がりを強化したい」(2009年頃，経営陣の考え)
繋がりのツールとして，卒業生・離退職者向けメールサービスの実現可能性の検討指示

メールサービス要求仕様
最重要：永続的に提供可能
重要：問題が起きた場合，国内法が適用される運用体系

機能面(可能であれば)メールボックスの付与(転送サービスではない)
アカウント設定不要，容易に利用できるUI (Webインタフェース)

もともとは，
数万人の卒業生がカバーできる無償のメールサービスを探していた

Microsoft 365 (Office365) 導入のきっかけ- 当初は「導入候補外」-「卒業生・退職者との繋がりを強化したい」(2009年頃，経営陣の考え)
繋がりのツールとして，卒業生・離退職者向けメールサービスの実現可能性の検討指示

当時の候補は，「Gmail」「Yahoo! メール」「Live@Edu (MS)」・当時国内法適用はY! のみ・メールサービスだけあればよい

メールサービス要求仕様
最重要：永続的に提供可能
重要：問題が起きた場合，国内法が適用される運用体系

Yahoo！メールAcademic導入が決まる

機能面(可能であれば)メールボックスの付与(転送サービスではない)
アカウント設定不要，容易に利用できるUI (Webインタフェース)21

Microsoft 365 (Office365) 導入のきっかけ- 当初は「導入候補外」-

九州工業大学 生涯メールサービス
メールシステム(無償) + アカウント管理システム構築により2012年度よりサービス開始
2014年度より，在学生・教職員に利用者を拡大
SaaS : Yahoo!メール Academic Edition (教育機関は無償利用可能)
foo@mail.kyutech.jp アカウント (Yahoo! IDと紐づく)

Webインタフェース，SMTP，POP，IMAP
メールボックス容量 2GB
卒業後は非優待ユーザ(広告受信)として永続利用可能

アカウント管理システム：学内システム
利用者向け機能
ログインサイト：Y!メール利用開始手続き(アクティベーション)

管理機能
学内の統合ID管理システムと連携
ID生成を検知し，メールアカウント作成 (Y! AEに備わるREST API操作)

SaaS→SaaSへの移行-「契約が変わる」だけでは済まない -九州工業大学 生涯メールサービス
メールシステム(無償) + アカウント管理システム構築により2012年度よりサービス開始
2014年度より，在学生・教職員に利用者を拡大
三年強にわたり運用していたが…
2015年2月：「Y! AEサービス終了のお知らせ(2016年6月末)」通達⚫ 以下の制約のもと，新たなメールシステムへの移管を行うこと⚫ 提供されない情報
利用者のメールアドレス，紐づいたYahoo!メールアドレス，
パスワード一覧⚫ アカウント，メールボックスの削除は実施しない⚫ メールボックスの移行に関する依頼は受けることができない
管理者的には，相当つらい制約

22

SaaS→SaaSへの移行-「契約が変わる」だけでは済まない 2016年6月30日にサービス終了，どうするか?
移行・継続のため実施すべき事項
新たなメールシステムの選定，契約
SaaS(無償)，国内法適用，既存アカウント管理システムの改修で対応可能

移行先：Microsoft Office365 (Education E1)
新旧のメールシステムの併存期間を有する移行スケジュール
新サービス：2015年12月開始
移行サービス：2015年12月～2016年3月末(並行稼働四か月)
旧サービス：2016年3月末終了

SaaS→SaaSへの移行-「契約が変わる」だけでは済まない 移行期間中のメール受信：Y!，Office365双方に振る
Y!メールの仕様上，中継サーバ設置が最適

移行サービス：2015年12月～2016年3月末(並行稼働四か月)
移行システムの構築に一苦労(メールだけで本当に良かったです)

メール送信：Office365のみの利用を(強く)推奨23

SaaS→SaaSへの移行-「契約が変わる」だけでは済まない 管理システムの改修
365の制御Azure AD Graph APIを活用
アカウント操作(Azure AD Connectは使わない)
ライセンス処理(PowerShellは使わない)
Graph API非対応操作は，PowerShellの定期実行で対応

学内のアカウント管理DB等は設計変更せず

Y!運用時(REST API)の管理
システムの一部改修で対応可能

Office365がやってきた- 利用者視点，管理者視点双方で利便性抜群2015年12月：移行期間としてサービス開始

2016年4月：Office365に一本化，完全移行

SaaS : Microsoft Office365 Education E1
foo@mail.kyutech.jp アカウント (アカウント管理システム → Azure AD連携)
Webインタフェース，Exchange，SMTP，POP，IMAP
メールボックス容量 50GB
卒業後は Exchange Onlineのみ利用可能なライセンス処理を実施

アカウント管理システム：学内システム
学内の統合ID管理システムと連携

ID生成を検知し，メールアカウント作成 (Azure AD Graph API操作)
パスワード管理，ライセンス管理

24

Office365がやってきた- 初期設定が本学の利用形態に対して緩い •本学のO365テナントの利用者は，卒業生，離退職者，在学生，教職員•

メールアカウントの命名規則が決まっていて，管理者が作成

以下の振舞は望ましくない•アカウント情報(の一部が類推できるものも含め)が抜ける•

他人のアカウント情報が検索できる(教職員→学生程度であれば良いのですが…)•

自由にアカウントが作れる

一般ユーザにそんな権限は付いていないはず(2015年当時のお話です)

Office365がやってきた- 初期設定が本学の利用形態に対して緩い 導入当初のマイナートラブル，想定外の挙動
移行サービス中，メール転送がEOP対象(ブラックリスト扱い) (2015.12)
Exchange Onlineメールフロー設定変更

移行サービス中，365 → Y!メールボックスに配送されない(2015.12)
365のデフォルト動作では，同一ドメインユーザへの配送はMX参照しない仕様
Exchange Onlineメールフロー設定変更

一般ユーザがグループを定義可能(=グループメールが作られてしまう) (2015.12)
PowerShellを用いてグループポリシー変更

一般ユーザがExchange onlineにPowerShell接続可能 (2015.12)
ユーザ作成後，PowerShellを用いてユーザの権限変更(都度)25Office365がやってきた- 初期設定が本学の利用形態に対して緩い 導入当初のマイナートラブル，想定外の挙動
グローバルアドレス帳に全ユーザ情報が掲載 & アクセス可能 (2016.01)
ユーザ作成後，PowerShellによりアドレス帳への掲載フラグを落とす(都度)一般ユーザがAzure ADにPowerShell接続し，他ユーザの情報を(一部)参照可能 (2016.01)
PowerShellを用いてMSOLのポリシー変更

低優先メール機能がenableになり，メールを見落とすとの指摘 (2016.04)
Exchange Onlineの設定変更により，低優先メールを無視するカスタムヘッダ付与

まれに，初期ドメインを持つ(onmicrosoft.com)ユーザが作成される(1/2000程度) (2016.04)
定期的にドメインの異なるユーザを監視し，PowerShellを用いて変更

項番
(下段：
導入期)

振る舞い

対応策

設定内容・実行周期および対応するPowerShellスクリプト

一般ユーザがグループ定義可能

グループポリシー
変更(メールアドレス
重複の可能性が出る)(グループ定義不可)

一般ユーザがExchange onlineにPowerShell接続可能

ユーザ作成後にユーザ
の権限変更

1-3
(一期)

グローバルアドレス帳が利用可能

ユーザ作成後にアドレス帳への反映を取り消す

実行周期：新規ユーザ作成を周期的に検知(本学では30分周期)

1-4
(一期)

一般ユーザがAzure ADにPowerShell
接続可能

グループポリシー
変更(他ユーザの情報閲覧不可)

実行周期：一度(設定後永続的に反映)

低優先メール機能が任意のタイミングで有効となる

Exchange Onlineの設定変更(低優先メールを無視するカスタムヘッダ付加)

Exchange Onlineのメールフロー，トランスポートルールを新規追加

まれに，第二ドメイ
ン名(xxx.onmicrosoft.com)
としてユーザが作成される

第二ドメインが付されたユーザを定期的に検出，変更

実行周期：新規ユーザ作成を周期的に検知(本学では30分周期)

1-1
(一期)

実行周期：一度(設定後永続的に反映)
Set-OwaMailboxPolicy -Identity "OwaMailboxPolicy-Default" -GroupCreationEnabled $False

1-2
(一期)

実行周期：新規ユーザ作成を周期的に検知(本学では30分周期)
Set-User user@contoso.com -RemotePowerShellEnabled $False

Set-Mailbox -Identity user@contoso.com -HiddenFromAddressListsEnabled $True

Set-MsolCompanySettings -UsersPermissionToReadOtherUsersEnabled $False(他ユーザの情報を
閲覧可能)
1-5
(一期)

1-6
(一期)

条件：全メッセージ
処理：メールヘッダに「X-MS-Exchange-Organization-BypassClutter : true」を付加となるトランスポートルールを作成$t = $u.UserPrincipalName -split "@"$newupn = $t[0] + "@mail.kyutech.jp"
Set-MsolUserPrincipalName -UserPrincipalName $u.UserPrincipalName-NewUserPrincipalName $newupn

26

項番
(下段：
導入期)

振る舞い

対応策

設定内容・実行周期および対応するPowerShellスクリプト

一般ユーザがグループ定義可能

グループポリシー
変更(メールアドレス
重複の可能性が出る)(グループ定義不可)

1-2
(一期)

一般ユーザがExchange onlineにPowerShell接続可能

ユーザ作成後にユーザ
の権限変更

1-3
(一期)

グローバルアドレス帳が利用可能

ユーザ作成後にアドレス帳への反映を取り消す

実行周期：新規ユーザ作成を周期的に検知(本学では30分周期)

1-4
(一期)

一般ユーザがAzure ADにPowerShell
接続可能

グループポリシー
変更(他ユーザの情報閲覧不可)

実行周期：一度(設定後永続的に反映)

低優先メール機能が任意のタイミングで有効となる

Exchange Onlineの設定変更(低優先メールを無視するカスタムヘッダ付加)

Exchange Onlineのメールフロー，トランスポートルールを新規追加

まれに，第二ドメイ
ン名(xxx.onmicrosoft.com)
としてユーザが作成される

第二ドメインが付されたユーザを定期的に検出，変更

実行周期：新規ユーザ作成を周期的に検知(本学では30分周期)

1-1
(一期)

実行周期：一度(設定後永続的に反映)
Set-OwaMailboxPolicy -Identity "OwaMailboxPolicy-Default" -GroupCreationEnabled $False

実行周期：新規ユーザ作成を周期的に検知(本学では30分周期)
Set-User user@contoso.com -RemotePowerShellEnabled $False

MSのサポートに問い合わせ，数日内に具体的な回答が提示され改善!
Set-Mailbox -Identity user@contoso.com -HiddenFromAddressListsEnabled $True(当時はFastTrackでなく，直接MSに問い合わせていました)
Set-MsolCompanySettings -UsersPermissionToReadOtherUsersEnabled $False(他ユーザの情報を
閲覧可能)
1-5
(一期)

1-6
(一期)

条件：全メッセージ
処理：メールヘッダに「X-MS-Exchange-Organization-BypassClutter : true」を付加となるトランスポートルールを作成$t = $u.UserPrincipalName -split "@"$newupn = $t[0] + "@mail.kyutech.jp"
Set-MsolUserPrincipalName -UserPrincipalName $u.UserPrincipalName-NewUserPrincipalName $newupn

シェアが高いシステムは，狙われる- セキュリティ向上が急務となる -M365 A5へ移行，
MFA導入等セキュリティ強化

在学生へ付与，
管理システム正式化

25000

教職員へ付与
20000

O365 A1へ完全移行し，サービス拡充Onedrive, Teams等の一部提供

O365移行システム稼働
学生アカウント数

15000
教職員アカウント数

九工大メールアカウント数
10000

5000

全学の重要サービスとなり，嬉しい反面…

27

2021年1月

2020年7月

2020年10月

2020年4月

2020年1月

2019年7月

2019年10月

2019年4月

2019年1月

2018年7月

2018年10月

2018年4月

2018年1月

2017年7月

2017年10月

2017年4月

2017年1月

2016年10月

2016年7月

2016年4月

2016年1月

2015年7月

2015年10月

2015年4月

2015年1月

2014年7月

2014年10月

2014年4月

2014年1月

2013年7月

2013年10月

2013年4月

2013年1月

0シェアが高いシステムは，狙われる- セキュリティ向上が急務となる 生涯メールサービスの提供開始 (Yahoo!メール, 2012/3)
全教職員へのアドレス付与(2014/1)

管理システムの正式化(2014/4)
入学時 + 在学生へのアドレス付与 (九工大メールへの改称, 2014/4)

•
•
•
•
•

Office365への移行+移行システムの構築 (2015/10)

Microsoft 365 A5への移行 (サービス強化)
セキュリティ強化(ログ保存方法等の確立，MFA導入)

2016年度以降，アカウントの詐取(と思われる)が発生
レガシー認証時代
ID / PASS認証のみ
E1ライセンスではアラートが上がらないログ(特にmaillog)の取得が難しい

等の問題が顕在化

E1ライセンスで頑張ったセキュリティ向上- ログ収集，放置アカウント(卒業生)のロック等 九工大メールサービス システム概要(2015年度 – 2017年度)

Office365 A1

365テナントへの設定変更(グローバル設定)
・一般ユーザグループ作成不可
・低優先メール機能不使用

メールシステム(exchange online)

アカウント属性変更(バッチ処理による都度設定)
・一般ユーザによるPowerShellアクセス不可・アカウントのグローバルアドレス帳非掲載

グローバル
アドレス帳

OneDrive for business等
Exchange Online PowerShell
利用者

Azure AD (for Office365)

PC等

アカウント
DB

認証機能
(サインイン画面)

管理者

アカウント
属性

パスワード認証後
365の各機能を利用

AAD Graph API
学籍・人事データ

APサーバ→Azure AD Graph APIによるアカウント操作，ライセンス情報操作等

アカウント操作

統合ID管理システム(源泉データ管理)
学内ユーザ管理(LDAP)AWS VPN(IPSec)AAD PowerShell

アカウント
DB
(RDS, MySQL)

APサーバ(EC2, Linux)

コラボレーション支援システム

追加アカウント
自動投入

制御サーバ→PowerShellのバッチ処理による
Azure AD,
Exchange Onlineの設定変更
アカウント属性変更

365制御サーバ(EC2, Windows)

365制御システム(自製)Amazon Web Services

学内情報基盤28

E1ライセンスで頑張ったセキュリティ向上- ログ収集，放置アカウント(卒業生)のロック等 九工大メールサービス システム概要(2018年度 – 2019年度)

Office365 A1

365テナントへの設定変更(グローバル設定)，2018年度以降変更点
・学内Splunk Add-onからのアクセス権(アプリケーションオブジェクト)追加
・監査ログ有効化

グローバル
アドレス帳

メールシステム(exchange online)

アカウント属性変更(バッチ処理による都度設定) ， 2018年度以降変更点
・監査ログの保存内容オプション変更(多くの情報を保存)
・最終サインイン日時を監視，長期間利用のないユーザのパスワードをロック(2019年度後期より)

OneDrive for business
等

監査ログ

監査ログの蓄積，インシデント発生時目視確認

送受信ログ

Exchange Online PowerShell

利用者

Azure AD (for Office365)

PC等

アカウント
DB

認証機能
(サインイン画面)

管理者

アカウント
属性

認証ログ等

パスワード認証後
365の各機能を利用

App Object (for Splunk Add-on)

AAD Graph API
AAD PowerShell

Splunkからのアラート

統合ID管理システム(源泉データ管理)AWS VPN(IPSec)

学内ユーザ管理(LDAP)

収集ログからの・不審なサインイン抽出
・アラート送出
・メール送受信ログ可視化

ログ収集，分析サーバ(Splunk + Add-on for Microsoft
Office 365)

アカウント
DB
(RDS, MySQL)

APサーバ(EC2, Linux)

コラボレーション支援システム
365制御サーバ(EC2, Windows)

学内Splunk → Azure AD App Objectを経由した認証ログ収集365制御システム(自製)Amazon Web Services

ログ蓄積ストレージ(NFS,CIFS)

メール送受信ログの学内Splunkへの送信

365ログ収集サーバ(Azure VM, Windows)

Azure VPN(IPSec)

学内情報基盤

項番
(下段：
導入期)
2-1
(二期)

振る舞い

監査ログを詳細化する

制御サーバ→PowerShellのバッチ処理による
Azure AD,
Exchange Onlineの設定変更
アカウント属性変更
長期間利用がないユーザのパス
ワードロック

Microsoft Azure

対応策

ユーザ作成後にメールボックス
監査設定変更収集サーバ→PowerShellのバッチ処理による
Exchange Onlineメール送受信ログのダウンロードログ収集システム(自製)

設定内容・実行周期および対応するPowerShellスクリプト

実行周期：新規ユーザ作成を周期的に検知(本学では30分周期)# サインイン，メールの作成，削除等もログへの保存対象とする
Set-Mailbox -Identity user@contoso.com -AuditEnabled $true -AuditDelegate @{add="FolderBind,Move,MoveToDeletedItems,SendOnBehalf"} -AuditOwner@{add="Create,HardDelete,SoftDelete,Update,MailboxLogin,Move,MoveToDeletedItems"}

2-2
(二期)

一定期間サインインがない場合，パスワードをランダム化する・全てのAzure AD
登録ユーザをスキャン
・最終サインイン
日時から一定期間経過したユーザのパスワードを
ランダム化

2-3
(二期)

ユーザ毎のメール送受信ログを取得し，csvファイルとして保存する

・全てのAzure AD
登録ユーザを
スキャン
・ユーザのメール
送信，受信ログを取得
・csvファイルに保存
後ファイルサーバに送信

実行周期：タスクスケジューラにて，月に一度実行

Get-Mailbox -ResultSize unlimited | Select-Object -Property PrimarySmtpAddress,WhenCreatedforeach($u in $userlist){$us = Get-MailboxStatistics -Identity $u.PrimarySmtpAddress |Select-Object -Property LastLogonTime
if($us.LastLogonTime -le (Get-Date).AddDays(-90)){
Set-MsolUserPassword -UserPrincipalName $u.PrimarySmtpAddress}}
実行周期：タスクスケジューラにて，日に一度実行$csvfnd = Get-Date -Format "yyyy-MM-dd-HH-mm-ss"$csvfn = "C:¥maillog¥maillog_$csvfnd.csv“$csvfn_logserv = “Z:¥maillog¥maillog¥maillog_$csvfnd.csv“ #Z: はCIFSサーバ$userlist = Get-Mailbox -ResultSize unlimited | Select-Object -Property PrimarySmtpAddress
foreach($u in $userlist){#24時間分のユーザ毎の送信ログ取得，csvに追加
Get-MessageTrace -StartDate (Get-Date).AddDays(-1) -EndDate (Get-Date).AddDays(1) -SenderAddress $u.PrimarySmtpAddress | Export-CSV $csvfn -Append Encoding UTF8
-NoTypeInformation#24時間分のユーザ毎の受信ログ取得，csvに追加
Get-MessageTrace -StartDate (Get-Date).AddDays(-1) -EndDate (Get-Date).AddDays(1)-RecipientAddress $u.PrimarySmtpAddress | Export-CSV $csvfn -Append -Encoding UTF8
-NoTypeInformation}# CIFSサーバにコピー
Copy-Item -Path $csvfn -Destination $csvfn_logserv

29

E1ライセンスで頑張ったセキュリティ向上- ログ収集，放置アカウント(卒業生)のロック等 メッセージID(一部のみ掲載)

送受信時刻

送信者メールアドレス(一部のみ掲載)

受信者メールアドレス(一部のみ掲載)

件名
(省略)

配信サーバ
IPアドレス(一部のみ掲載)

配信結果

67.***.***.***

クライアントIPアドレス(一部のみ掲載)

メッセージ
サイズ

メッセージトレースID(メールヘッダに付加)(一部のみ掲載)

ログ取得時刻<************@mail.kyutech.jp>

2020/4/13 8:29************@mail.kyutech.jp ************************ Delivered

126.***.***.***

16167

a03569ef-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/12 23:53************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

219.***.***.***

12549

18c25115-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/12 23:22************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

167.***.***.***

99684

473856ca-**-**-**-******

2020/4/13 8:14

2400:****:****:****:*
15235***:****:****:****

4ca75c63-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************@OSAPR01MB5076.jp
2020/4/13 11:44
nprd01.prod.outlook.com>************@mail.kyutech.jp ************************ Delivered<************@mail.kyutech.jp>

2020/4/13 9:14************@mail.kyutech.jp ************@mail.kyutech.jp************ Delivered

150.***.***.***

18026

a44669b2--**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************@mail.kyutech.jp>

2020/4/13 0:50************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

150.***.***.***

27178

8b8f2c33-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 11:26************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

131.***.***.***

17903

822c4711-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 5:59************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

131.***.***.***

16544

55f3bd4e-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************@mail.outlook.com>

2020/4/13 3:03************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

131.***.***.***

18152

3985246c-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 18:14************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

142.***.***.***

56907

53e76f2e-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 7:12************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

183.***.***.***

1142799

2c1f37fb-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 10:02************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

219.***.***.***

18764

22611dfd-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 8:41************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

203.***.***.***

19111

2ca4bec2-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 7:38************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

168.***.***.***

276782410c04d8-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 7:07************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

150.***.***.***

15705

052dee09-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 5:58************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

210.***.***.***

25372

ece7d201-**-**-**-******

2020/4/13 8:14<************>

2020/4/13 5:34************************@mail.kyutech.jp************ Delivered

210.***.***.***

25377

b82e4f83-**-**-**-******

2020/4/13 8:14

17.***.***.***

E1ライセンスで頑張ったセキュリティ向上- ログ収集，放置アカウント(卒業生)のロック等 九工大メールサービス システム概要(2018年度 – 2019年度)

Office365 A1

365テナントへの設定変更(グローバル設定)，2018年度以降変更点
・学内Splunk Add-onからのアクセス権(アプリケーションオブジェクト)追加
・監査ログ有効化

メールシステム(exchange online)

アカウント属性変更(バッチ処理による都度設定) ， 2018年度以降変更点
・監査ログの保存内容オプション変更(多くの情報を保存)
・最終サインイン日時を監視，長期間利用のないユーザのパスワードをロック(2019年度後期より)

OneDrive for business

グローバル
アドレス帳

監査ログ

監査ログの蓄積，インシデント発生時目視確認

送受信ログ

等
ネットワークセキュリティ部門がSplunk導入
Exchange Online PowerShell• ログ(特にmaillog)の取得
利用者
Azure AD (for Office365)→ PowerShellで取得，オンプレのストレージサーバに転送，SplunkでIndex
アカウント
アカウント
認証機能
認証ログ等
属性
DB
(サインイン画面)• アラートが上がらない
管理者→ Splunkで判断して上げる
PC等

パスワード認証後
365の各機能を利用

App Object (for Splunk Add-on)

AAD Graph API
AAD PowerShell

Splunkからの
アラート

PowerShellで出来ることを模索
統合ID管理システム
アカウント(源泉データ管理)• サインイン日時を定期的に監視→放置アカウントはロック処理を入れる
APサーバ
DB
学内ユーザ管理(LDAP)

収集ログからの・不審なサインイン抽出
・アラート送出
・メール送受信ログ可視化

ログ収集，分析サーバ(Splunk + Add-on for Microsoft
Office 365)AWS VPN(IPSec)(EC2, Linux)

制御サーバ→PowerShellのバッチ処理による
Azure AD,
Exchange Onlineの設定変更
アカウント属性変更
長期間利用がないユーザのパス
ワードロック(RDS, MySQL)

コラボレーション支援システム
365制御サーバ(EC2, Windows)

学内Splunk → Azure AD App Objectを経由した認証ログ収集365制御システム(自製)Amazon Web Services
根本的には高度なセキュリティ対策機能が求められる
ログ蓄積ストレージ(NFS,CIFS)

メール送受信ログの学内Splunkへの送信

Azure VPN(IPSec)

学内情報基盤

365ログ収集サーバ(Azure VM, Windows)

Microsoft Azure

30

収集サーバ→PowerShellのバッチ処理による
Exchange Onlineメール送受信ログのダウンロードログ収集システム(自製)Microsoft 365 / A5 導入
2019年度
Office365のセキュリティ向上の必要性に加え，他のソフトウェアライセンス包括契約の見直しのタイミングを迎える•

キャンパスアグリーメント(Microsoft EES)の取り扱いが変更••

AntiVirus関連の契約見直し••

OfficeやWindowsを調達していたものが，M365契約前提にDefender ATP (Win / Mac) の方が良いのでは

M365の上位ライセンスの持つ機能群

Microsoft 365 E5導入が決まる(教職員数が少ないので可能だったのかもしれません)•

Azure AD Premiumを使いたい•

Intuneを使いたい•

将来的にはPBXをTeams電話に移行したい

Microsoft 365 / A5 導入- 二段階認証の導入，何種類もある実現方法 •A5と言えば，Azure AD P2!

監査ログ等が詳細に確認できる! 振る舞い検知付のMFA !

九工大メールサービス システム概要(2019年度末 – 現在)

まずはMFA導入を進めることにMicrosoft 365 A5
グローバル
アドレス帳

メールシステム(exchange
online)365テナントへの設定変更(グローバル設定)，2019年度末以降変更点
・Azure AD P2
・条件付アクセス Baseline policy: End user protection有効化→ MFA設定必須化，リスクベースのMFA(卒業生向け)
・Identity Protection
サインインリスク是正ポリシー，ユーザー リスク是正ポリシー，MFA登録ポリシー有効化→ MFA設定必須化，リスクベースのMFA(在学生向け)，不審な挙動判定時にアクセス拒否

監査ログ

OneDrive for business等

送受信ログ
Exchange Online PowerShell

Azure AD (Premium P2)

利用者
PC等

アカウント
DB

MFA付き認証機能(サインイン画面)

Authenticator

管理者

条件付
アクセス

必要に応じて多要素認証の後365の各機能を利用

Identity
Protection

リスク判定
機能

アカウント
属性

認証ログ等

App Object (for Splunk Add-on)

AAD Graph API
リスク検出時Azure AD P2からのアラート

統合ID管理システム(源泉データ管理)

AAD PowerShell

APサーバ(EC2, Linux)
AWS VPN(IPSec)

学内ユーザ管理(LDAP)アカウント
DB(RDS, MySQL)

コラボレーション支援システム
365制御サーバ(EC2, Windows)

ログ収集，分析サーバ(Splunk + Add-on for Microsoft Office365)

365制御システム(SI構築)

Amazon Web Services

ログ蓄積ストレージ(NFS,CIFS)
Azure VPN(IPSec)

学内情報基盤

31

365ログ収集サーバ(Azure VM, Windows)

Microsoft Azure

ログ収集システム(自製)Microsoft 365 / A5 導入- 二段階認証の導入，何種類もある実現方法 -365 (Azure AD)における，サインインセキュリティ強化の実現方法(本学における比較)
機能名，本学における利用

ユーザ毎のMFA

条件付きアクセス(ベースライン
ポリシー)

セキュリティ既定値

卒業生，離退職者向けに有効化

End user protection有効化を想定していたが，2020年3月以降機能終息(当時のロードマップ)

2020年度中に有効化(当時のロードマップ)

必要な製品
ライセンス
(Academic)

365 A1以上

365 A1以上

365 A1以上

365 A3 (Azure AD Premium P1)以上

365 A5 (Azure AD Premium P2)以上

機能概要

指定したアカウントに対して多要素認証を必須とする

4種類のセキュリティ強化のプリセットが適用可能(プリセット内
容は編集不可能)

条件付アクセス(ベースライン)の全てを一括適用利用される状況(アカウント，
ネットワーク，機材，リスクレ
ベル等)のリスク判定条件を手動で定義し，アクセスのブロック，
MFAの必要性等を判断する利用される状況のリスクが自律的に判定され，アクセスのブ
ロック，MFAの必要性等を判断する・End user protection : 一般ユーザに対してMFA設定必須，リス
クの高いサインインと判定された場合，MFAが必要となる

条件付きアクセス

Identity Protection
管理アカウント，在学生 / 在職者向けに有効化

3種類のポリシーが適用可能
・MFA登録ポリシー : MFA設定を必須とする
・サインインリスクポリシー : サ
インインの頻度や場所を判定し，MFAを要求する・ユーザリスク是正ポリシー : 不正アクセスを判定し，サインインをブロックする・Block legacy authentication : MFA
非対応アプリケーションを利用不可とする
・Require MFA for admins, Require
MFA for Service Management : 管
理者向けのMFA設定必須
設定対象

アカウント単位

テナント内の全アカウント

テナント内の全アカウント

特定のアカウント，グループ，
全アカウント等設定可能

特定のアカウント，グループ，
全アカウント等設定可能

MFA(Authenticator

設定以降の365へのサインイン(End user protection )初回サインイン後二週間以内に初回サインイン後二週間以内に(MFA登録ポリシー適用)

Microsoft 365 / A5 導入- 二段階認証の導入，何種類もある実現方法 -365 (Azure AD)における，サインインセキュリティ強化の実現方法(本学における比較)
機能名，本学における利用

ユーザ毎のMFA

条件付きアクセス(ベースライン
ポリシー)

セキュリティ既定値

卒業生，離退職者向けに有効化

End user protection有効化を想定していたが，2020年3月以降機能終息(当時のロードマップ)

2020年度中に有効化(当時のロードマップ)

必要な製品
ライセンス
(Academic)

365 A1以上

365 A1以上

365 A1以上

365 A3 (Azure AD Premium P1)以上

365 A5 (Azure AD Premium P2)以上

MFA(Authenticator
等による多要素認証)の登録タイミン
グ

設定以降の365へのサインイン
時に登録が必要(End user protection )初回サインイン後二週間以内に登録が必要 (二週間以内はMFAなしでサインイン可能)

初回サインイン後二週間以内に登録が必要 (二週間以内はMFAなしでサインイン可能)

初回サインイン後二週間以内に登録が必要 (二週間以内はMFAなしでサインイン可能)(MFA登録ポリシー適用)
初回サインイン後二週間以内に登録が必要 (二週間以内はMFAなしでサインイン可能)

MFAが必要となる
タイミング

サインイン時に原則必要(「信頼済みIP」適用によりサブ
ネット単位で除外可能)(End user protection )リスクの高いサインインと判定された場合必要リスクの高いサインインと判定された場合必要リスクの高いサインインと判定された場合必要(サインインリスクポリシー適用)
リスクの高いサインインと判定された場合必要

レガシー認証(MFA非対応アプリ
ケーション専用のパスワード生成)対応

対応(Block legacy authenticationを適用
しない場合 )

不可能となる

対応

対応

不正アクセスのブ
ロック

なし

なし

なし

なし

(ユーザー リスク是正ポリシー適用)
リスクレベルに応じて自動的に
サインインのブロック可能

32

条件付きアクセス

Identity Protection
管理アカウント，在学生 / 在職者向けに有効化Microsoft 365 / A5 導入- 二段階認証の導入，何種類もある実現方法 -365 (Azure AD)における，サインインセキュリティ強化の実現方法(本学における比較)
機能名，本学における利用

管理者へのアラー
ト，ログ

ユーザ毎のMFA

条件付きアクセス(ベースライン
ポリシー)

セキュリティ既定値

卒業生，離退職者向けに有効化

End user protection有効化を想定していたが，2020年3月以降機能が終息

2020年度中に有効化

アラート：なし
ログ：リスク発生に関する概要
記録

アラート：なし
ログ：リスク発生に関する概要
記録

アラート：なし
ログ：リスク発生に関する概要
記録

条件付きアクセス

Identity Protection
管理アカウント，在学生 / 在職者向けに有効化

アラート：アカウントへのリス
ク発生時に発報

アラート，ログ：
リスクレベル等を含めた詳細情報の発報，記録

ログ：リスク発生に関する概要
記録
備考，本学における運用との親和性・有効化設定がアカウント単位であるため，適用範囲が柔軟である反面，全アカウントへの展開が煩雑となる・リスクベースではないため，
サインインの度に多要素認証が必要となる

・推奨されるセキュリティ要件に対応するプリセットが用意されており，365ライセンスを有していれば利用可能
・4種類を個別に有効化可能・プリセット内容の編集は不可能→ 全アカウント適用が煩雑であり，本学の利用形態には不十分である→ 一括したMFA必須化可能，レガシー認証が残せるため，本学には適していたが，2019年末か
ら利用が非推奨．設定不可となる・ベースラインポリシーに相当する設定が一括適用される→ レガシー認証非対応となるため，IMAP / SMTPが不可能となり利用者への影響大・ベースラインポリシーと異なり，リスク判定条件を構築可能
・設定対象のアカウントを柔軟に設定可能
・後述のIdentity Protectionを組み合わせると，自律的なリスク判
定条件を組み込むことも可能→ 本学ではIdentity Protectionが利用できるため，適用しない・リスク判定と対処方法が自律的に決定されるため，運用コス
トが低減できる
・リスクレベルに応じてMFAが要求されるため，利用者の負担が低い
・不正アクセスの判定，ブロッ
クが可能→ 本学では，在学生 / 在職者向けの運用に適している

Microsoft 365 / A5 導入- 二段階認証の導入，何種類もある実現方法 • Identity Protection (MFAポリシー)による，MFA導入• MFAポリシーにより，既存ユーザを含め，サインイン時にMFA登録要求がかかる• ふるまい検知により，リスク高の状況のみMFA要求される

大変良い！・・・のですが・・・• MFA(モダン認証)になるが，レガシー認証はまだ止まっていない• IMAP / POPアクセス時はMFAにならない(2022/10に解消のロードマップ)• 条件付アクセスで止めると，既存ユーザへのアナウンスが問題に…
• あまりリスク高判定にならない(喜ばしい反面，MFA設定したか忘れるほど上がらない)• MFAデバイスを飛ばした利用者への対応• 卒業生が機種変更でAutenticator飛ばした際．どうやって本人確認して再設定させるか?

33

Microsoft 365 / A5 導入- 利用形態の変化，需要が増加 •M365 E5 導入以前より，メール以外の機能に関する問い合わせはあった•

Onedriveは使えないのか?

•(Skype for Business時代から) Teams会議は使えないのか?

•

Teams は使えないのか?

→ 本学のセキュリティポリシー上，クラウドサービスの利用は承認制．したがって当初は「使えない」→ 個別に承認 (機微情報の取り扱い禁止の条件等はあり)••

現在利用可能なサービス(公式に)•Exchange Online•

Onedrive for Business•

Teams会議

実験ベースで，Teams，Forms，PowerAutomate (Flow)を検証中•

Teamsは2022年度より正式化予定

Teamsの全学展開- 自由度が高く，本学に適した設定の模索 • Teams (Teams会議ではない方) はM365の機能群を組み合わせたようなサービス• Teamを作ると，裏側で365グループが作成される• 本学では，任意の名前でグループが作れないよう，一般ユーザのグループ作成を禁止• チームにメンバーを追加する際，検索が走る (招待コードを使う場合は別)• 本学では，アドレス帳の検索(グローバルアドレス帳への掲載をしない)を制限

現在の設定値ではチームが作れない & 制限を緩めると好き勝手にチームが作られる
いきなり本学の想定から外れる

34

Teamsの全学展開- 自由度が高く，本学に適した設定の模索 • Teams (Teams会議ではない方) はM365の機能群を組み合わせたようなサービス• Teamを作ると，裏側で365グループが作成される• 本学では，任意の名前でグループが作れないよう，一般ユーザのグループ作成を禁止

・作成時指定したグループ名に，prefixが付くように設定 (自力で発見…)
testteam -> grp_testteam となる・グループの作成権限は，基本的にDrop・グループが作れるsecurity groupを定義し，運用者のアカウントを追加• チームにメンバーを追加する際，検索が走る (招待コードを使う場合は別)• 本学では，アドレス帳の検索(グローバルアドレス帳への掲載をしない)を制限
アドレス帳ポリシーの定義 (FastTrackより教示)
・sg A : 教職員，sg B : 教職員以外とする場合，以下のポリシーを作成しアカウントに割り付け
・Policy A : sg B を検索可能
・Policy B : すべて検索不可

Teamsの全学展開- 自由度が高く，本学に適した設定の模索 • Teams (Teams会議ではない方) はM365の機能群を組み合わせたようなサービス• チャネルに貼ったファイルのアクセス権 (Sharepoint上)• 標準では外部公開可能• チャット(チャネルではない)に貼ったファイルのアクセス権(Sharepoint上)• 共有可能 & 共有設定の初期値が，全体公開
アクセス権，共有設定を厳しくする (FastTrackより教示)
・デフォルトの公開設定をメンバーのみに限定化(チャネルは可能)
・チャットに貼ったファイルのアクセス権を外部共有にする際，共有コード設定を既定値に・外部公開されたファイルの定期的監査 (csvを抜くしかない模様…)• その他• 作成後放置されたチームの棚卸問題• チャネルへの3rdパーティ製アプリケーションが貼れる(ように見える)• 検証するごとにいろいろ出てくる

35

Teamsは，模索段階ですDX推進ツールとしてのM365- ExchangeやTeamsだけではない一例：ワークフローのシステム化・Webインタフェース化ツールとして，Microsoft 365の機能群を活用
利用申請受付：Forms
利用申請，承認処理，アカウント通知作成，ワークフロー遷移：PowerAutomate
台帳管理：Excel Online (Sharepoint)
機能の集約：Teams

Formに記載・申請

PowerAutomate駆動

DX推進ツールとしてのM365- ExchangeやTeamsだけではない利用者

Exchange Online

メール通知

研究システム利用支援用Team (MS Teams)

利用申請
利用報告

利用申請フォーム
(Forms)

利用申請フロー
(PowerAutomate)フロー
駆動

申請データ保存，アカウント情報抽出

利用報告提出フォーム(Forms)

フロー駆動

利用報告提出フロー(PowerAutomate)申請データ照合，利用報告データ保存

利用支援担当承認処理

Teams App

Excel Online
利用者台帳

アカウント台帳

36

利用報告
記録台帳

利用報告保存(Onedrive for
Business)

2014年7月

37

最初は，「卒業生へのメールサービス提供」の予定だった…
O365移行システム稼働
気付けば，DXの柱になりつつある

15000

高機能多機能の反面，大学の風土に初期値があっていないものも含まれる

2021年1月

2020年10月

2020年7月

2020年4月

2020年1月

2019年10月

2019年7月

2019年4月

2019年1月

2018年10月

20000

O365 A1へ完全移行し，サービス拡充2018年7月

2021年1月

2020年10月

2020年7月

2020年4月

2020年1月

2019年10月

2019年7月

2019年4月

2019年1月

2018年10月

2018年7月

2018年4月

2018年1月

2017年10月

2017年7月

2017年4月

2017年1月

2016年10月

2016年7月

2016年4月

2016年1月

O365 A1へ完全移行し，サービス拡充2018年4月

2018年1月

2017年10月

2017年7月

2017年4月

2017年1月

2016年10月

2016年7月

在学生へ付与，
管理システム正式化

2016年4月

2015年10月

2015年7月

2015年4月

2015年1月

在学生へ付与，
管理システム正式化

2016年1月

2015年10月

2015年7月

2015年4月

2015年1月

2014年10月

2014年7月

2014年4月

2014年1月

20000

2014年10月

教職員へ付与

2014年4月

25000

2014年1月

教職員へ付与

2013年10月

2013年7月

2013年4月

2013年1月

25000

2013年10月

2013年7月

2013年4月

2013年1月

まとめに代えて最初は，「卒業生へのメールサービス提供」の予定だった…
M365 A5へ移行，
MFA導入等セキュリティ強化

Onedrive, Teams等の一部提供

O365移行システム稼働

15000
学生アカウント数

教職員アカウント数

10000

九工大メールアカウント数

5000

0

まとめに代えてM365 A5へ移行，
MFA導入等セキュリティ強化

Onedrive, Teams等の一部提供

学生アカウント数

教職員アカウント数

常に追いかける必要と価値があるサービス 九工大メールアカウント数

10000

5000

0

教 育 環 境 分 科 会

選 出

SS 研教育環境フォーラム 2021

より

金沢工業大学における教育デジタルトランスフォーメーション－多様な学生の教育と時間と空間に制約されない学び－山本 知仁(金沢工業大学)

39

金沢工業大学における教育デジタルトランスフォーメーション－多様な学生の教育と時間と空間に制約されない学び－
SS 研教育環境フォーラム2021
2021年9月13日@オンライン
金沢工業大学 工学部 情報工学科 教授
山本 知仁

はじめに
•

教育の世界にもDXの波がやってきており、特に大学を中心とする高等教育機
関では近年，様々な領域で取り組まれ、2020年より始まったコロナ禍はその流れを加速した– 以前は、ほとんどの授業が対面で行われ、場合によっては板書を主体としていた授業もあったと思われるが、コロナ禍は、そのような授業形態を一気にデジタル化した•

Leaning Management System（LMS）についても、オンライン授業を実施するための要となっており、授業資料などを提供するためだけでなく、スタディログと呼ばれる学習に関わるデータを蓄積しそれらを解析することで、よりよい学習プロセスを実現する Learning Analytics （ LA ）にも利用されている

41

教育再生実行会議では• 政府の教育再生実行会議は2021年6月に「ポストコロナ期における新たな学びの在り方について」をテーマとして第12次提言を出している– 高等教育に関しては、「遠隔・オンライン教育の推進」「デジタル化への対応」「データ駆動型の教育への 転換」などを進めていくことが明記されている

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kyouikusaisei/

金沢工業大学におけるDXの推進••

2020年3月以降、今回の大きな変容を一時的なものではなく、大学教育の在り方を根本から見直す機会と捉え、デジタル技術を活用する新たな教育手法について議論を行っていた
2020年12月に大学として教育におけるDXを強く進めていくことが学内に展開された– 対面授業と遠隔授業を効果的に組み合わせながら，EduTechを駆使することで「学生一人ひとりの学びに応じた教育への転換」「時間と場所の制限を超えた学びの場の創出」の2つを実現していくことが示された

42

Plus-DXとは•••2021年12月に文部科学省による補助金事業「デジタルを活用した大学・高専教育高度化
プ ラ ン (Plus-DX) 」 の公募が行われ、下記の2つの申請枠が提示された
学生の理解度を総合的に確認し，学生の学修履歴等から受講すべき科目や履修の支援，個
別の授業後に理解度に応じた課題の提供を実現する「取組①：学修者本位の教育の実現」
実験・実習科目において，現場と同等の体験をすることで，教科書やビデオ映像を見るよりも効果的な学修を実現する「取組②：学びの質の向上」

https://www.mext.go.jp/content/202012
24-mxt_senmon01-000011618_1.pdf

金沢工業大学 デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン
取組名称：DXによる学生一人ひとりの学びに応じた教育実践
キーワード：#AIによる修学支援 #データサイエンス #e-シラバス
取組概要：本学のDX推進計画の1つである「学生一人ひとりの学びに応じた教育実践」に向けて、学生個々人の修学状況に応じた教育プログラム・課題・教材等の提供を行うことで、学修者本位の教育を行う。そのために、「入学前の学習歴・面接や学力試験の入試情報」「出席やGPA・ポートフォリオ等の修学情報」「就活期間や活動内容といった就職情報」を統合し、このデータから「学生が能動的な学習に転換した端緒や学びを深めたポイント」また逆に「修学につまずいた要因や学習意欲を無くしたポイント」といった学びのプロセスを明らかにする。この結果を基に、本学が構築するLMSを通して教職員間でデータを共有し、目の前の学生個々人の特性や正課・課外の学修歴から、より高度な学びへの発展や、修学意欲を取り戻すといった学生の成長に最も適したアドバイスを教職員ならびにAIがリアルタイムに行う。これにより学修者本位の学修の実現を図る。

＜機関全体のDX推進計画＞
学生一人ひとりの学びに応じた教育実践

入試情報

学生の入学から卒業までのデータを統合し、それらを分析することで、人と共にAI
がアドバイスできるシステムを構築

修学情報

就職情報

個々に
アドバイス

データベース
統合と分析

LMS+AI

時間と場所の制約を超えた学びの創出

高臨場感で遠隔地間を結ぶことができる
コミュニケーションシステムを導入し、対面と遠隔の教育を融合することで、時間と場所を超えた質の高い学びを実現
高臨場感コミュニケーションシステム＜DX推進計画のうち本事業で取り組む内容＞

修学データベースの統合とデータの分析
大学教育再生加速プログラムによって導入されたe-シラバス （本学独自のLMS ）を「入学前教育」、「リカレント教育」まで拡張し、これまで蓄積されている入学から卒業まで、もしくは退学時の学生の情報を基に学生の修学プロセスを解析し、「学びを深めたポイント」、「つまずいたポイント」を明確化
解析に基づき、教職員が効果的に学びを支援するための情報を提供すると同時に、整理したデータを修学支援を行うAIの学習に利用

修学支援AIシステムの構築
整理されたデータでAIを学習し、学生の修学状況を提示する「自己成長シート」
より、修学全体に関わるアドバイスを適切なタイミングで学生に提示
各科目では、ｅ-シラバスを通じて学生の学習状況をモニタリングし、過去の学習データに基づきつまづきポイントを検出、その状況にあった学習のアドバイスや補習教材をAIが提示＜取組の目標、実現する際の手段や方法、取組をとおして得られる成果＞
評価手法：構築された統合システムによる教育効果を、GPAや留年率など定量的指標、及び学生の科目毎のアンケートや、面談結果
等の定性的な指標で評価
取組の目標：2022年度終了時までに授業満足度97%以上、DX導入科目を100%、
退学率3%未満、卒業生・採用企業それぞれの満足度を95%以上とする

43

自己成長シート金沢工業大学における情報システム•

これまで教育の質を高めるため、修学に関わるシステムを構築してきている– 学籍やGPAを管理する学事システム、学生の面談結果などの履修状況を管理する修学履歴
システム、就職活動を支援する進路支援システム、etc…

•

その中でも「大学教育再生加速プログラム事業（AP）」の支援を受け開発した本学独自のＬＭＳである、「ＫＩＴナビ」、「e-シラバス」、「自己成長シート」を通じて、学生の修学データを蓄積してきた– コロナ禍となった2020年度には、さらにデータを蓄積することができた

KITナビ

e-シラバスシステムの概要

修学に必要な
様々な機能

学生ポータル

44

自己成長シートシステムの概要

クリックしてe-シラバスへ

マウスを重ねると成績と出席率を表示

学生ポータルKITナビe-シラバスについて45

e-シラバスについて
編集領域…

e-シラバスの主な機能•

オンラインでの教育に必要な機能が実装されている
–
–
–
–
–

授業資料、動画、音声等のデジタルデータの配信、外部サイトへのハイパーリンク付与
正課科目と課外活動との連携
レポート課題の提示とレポートの受理
小テスト、アンケートの実施
全ての教務データや学内システムと関連付け

講義データ

文章デー
タ

音声データ

数値データ

画像データ

動画データ

教材配信

レポートの受理関連サイトへのリンク

教員から
小テスト、アンケートの実施

学生から
46

自己成長シート• 学生ポータル上で修学履歴や単位修得状況、学長褒賞・資格取得状況、課外活
動状況など、学修成果に関するデータを一覧できる• また、各学科の教育目標に基づく「専門能力」や自己評価による「人間力」の数
値をレーダーチャートで可視化できる機能も有している• 学生が自己の成長をより詳細に確認できるように今後も項目を増やしていく予定

LMS等の利用状況
•
•

•

•

eシラバスは、2016年度より運用を開始し、全科目における利用率は、一般的な科目では利用率が7割程度であった
コロナ禍となった2020年度はオンライン授業の比率が一気に高まり、これまで利用していなかった科目でもほとんどでe-シラバスが利用されることとなった
2016

2017

2018

2019

2020

前期

559/1182

815/1575

742/1525

773/1557

1113/1513

後期

558/1309

734/1694

724/1677

722/1680

1081/1642

1日あたりの学生のeシラバスへログイン数は、以前は一日に1回程度であったが、
コロナ禍となった2020年度は、3倍のログイン数となった
結果としてe-シラバス上に多くのデータが蓄積される形となった
2016

2017

2018

2019

2020

前期

3645

4309

7745

8761

29565

後期

2716

5628

5536

6480

20530

47

以前に取り組んだ修学支援システム•

2016-17年に、その頃有していたデータを利用して、学生を支援するシステム
を一度構築した– このシステムでは、卒業した学生のプロファイルを構築し、在籍している学生がどのような卒業生と類似度が高いか、ということを計算して、その卒業生が参加していた課外活動、取得していた資格、就職先などを学生に提示した•

一方、このシステムで提示される情報が、システム側でいわばブラックボック
ス的に処理された結果であるため、教職員側が十分に結果について説明することができなかった– 学生も提示される結果をどのように活かしていけばよいのか、理解するのが難しかった

修学支援チャットボット

自己成長支援システム

本学の情報技術教育プログラム• 3コース、14科目からなるプログラムで、基本は100分×7回の講義からなり、これら科目の多くは本学の学生だけではなく、高校生、社会人にも開講される2021年8月に文部科学省の「数理・デー
タサイエンス・AI教
育プログラム（リテラシーレベル）」に認定され、先導的で独自の工夫・特色を有するものとして、「数理・データサイ
エンス・AI教育プロ
グラム（リテラシー
レベル）プラス」にも選定された48

今回の取組では• データベースの統合、データの解析と整理、学生の修学プロセスの明
確化、AI用学習データの生成などを実施

現在の解析の状況• 卒業時の学生をプロファイルいくつかのカテゴリに分け、その学生が入学から、卒業までどのような修学プロセスを経てきたかを解析する

1年ＧＰＡ

平均年収

累計ＧＰＡ

3年ＧＰＡ

2年ＧＰＡ

1年ＧＰＡ

– 入試の結果とその後の学習プロセス関係の明確化– 学生が学びを深めたポイントやきっかけの明確化– つまづきの原因、留年や退学に至った経緯の明確化– 就職先と最終的なアウトカムズの関係の明確化– 卒業後の満足度や幸福度と修学プロセスの明確化

3年ＧＰＡ

2年ＧＰＡ

入試データ

累計ＧＰＡ

成長、つまづきのポイントの明確化
49今後のデータ解析について• 統合データベースを用いて、以下のようなマクロな解析を行っていく– 各学生が履修している各科目名とその成績、および出席率から、学生が躓きやすい科目を特定する– 退学者、留年生の面談記録をテキスト解析し、退学、留年に至った理由をより明確にする• マクロ的なデータに加えて、各授業の毎週のミクロ的なデータ（e-シラ
バスのデータ）で、以下のような解析を行う– 各授業の毎週の出席データやレポートの提出率、提出日、評価値を解析し、それらがどのように変化することで、学生のつまづきポイント明確にする– 成績上位、成績下位の学生が提出しているレポートの特性を自然言語処理を行うことで明確にする

AIを用いた修学支援について• 得られたデータを学習データとして、修学のアドバイスを提示するマクロ的なAIシステムの構築と、各科目に対応したミクロ的なアダプ
ティブラーニングのシステムを構築する– マクロな支援システムに関しては、自己成長シートを利用し、学期単位や必要があれば即時的に学生に対して、様々なアドバイスを提示する– ミクロな支援システムに関しては、各科目、特に学生が躓きやすい科目に対して、学習の習熟度に応じて学ぶことができるe-ラーニングシステ
ムシステムを導入する

50

金沢工業大学 デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン
取組名称：DXによる時間と場所の制約を超えた学びの場の創出
キーワード：#遠隔授業 #HMD #産学連携
取組概要：本事業では、本学のDX推進計画に定める「時間と場所の制約を超えた学びの創出」に向けて、対面授業と遠隔授業のベストミックスの確立と、他大学と連携して開発する教育システムやデジタルコンテンツを用いて学びの質向上を図る。これまで産学・地域・大学間連携が進展し難い要因として時間と場所の制約があり、質的・量的に連携の成果が十分に得られなかった。今般、多地点等身大接続システム・アバター・ヘッドマウントディスプレイ等を組み合わせた「遠隔コミュニケーションシステム」を構築・導入・活用することで、実験・実習を含めた遠隔授業においても対面と同等の質を担保する。また学科・大学を超えたチーム編成や遠隔地の教員・企業等の実務家教員からのアドバイス・指導が可能となるため、世代・分野を超えた深いコミュニケーションとコラボレーションが社会実装型PBLと実験・実習の中で実現し学びの質が向上する。

＜機関全体のDX推進計画＞
これまで構築してきた各システムのデータを統合し、学生一人ひとりの入学から卒業までのデータを追跡する。卒業時のGPAや就職先等から「学生がどのように学びを深めたのか」また「学生がどのようにつまずいたのか」各々のプロセスを明確化し、これらのデータ
をAIの学習に用いて、人に加えてAIがアドバイスできるようなシステムを構築する。また、「多地点等身大接続システム」と「ヘッドマ
ウントディスプレイ」を導入し、対面と遠隔の教育を融合する環境を構築する。各接続拠点に参集した学習者が臨場感のあるリモート接続に参加し、大学間や企業との連携を遠隔で行うことを可能とし時間と場所の制約を超えた、多様な学びを実現し学びの質を高め、感染のリスクを下げながら実空間で行われる教育に近い教育、さらに仮想でしか実現できない教育を実現する。
＜DX推進計画のうち本事業で取り組む内容＞
金沢市近郊の12の大学等が連携する「産学連携プラットフォーム」を基盤とした、実社会の問題に多様なチームで取組む教育
多様な背景や専門性をもつ学生らが、遠隔で多地点
等身大接続システム等を通して大きな実空間を共有し、社会問題の解決に一緒に取組める教育環境を構築する。

e-シラバス

多地点等身大接続システム＜取組の目標＞• 産学連携プラットフォームの連携による分野融合型教育（共同PBL授業）の推進[教育制度の設計、教育システムの構築、教育コンテンツの制作連携]• 遠隔コミュニケーションツールを活用した遠隔授業における対面授業と同等またはそれ以上の学習満足度の獲得• 遠隔コミュニケーションツールを活用した満足度の高い成果物の制作の実現＜実現する際の手段や方法＞• 産学連携プラットフォームに参画する大学に多地点等身大接続システムやアバターを設置し、多地点等身大接続システムやアバターを活用したチーム活動で課題解決のアイディアを深化• 遠隔解決策の具現化するためにＨＭＤを活用してサイバー空間でお互いにプロトタイプの確認• 実験装置の操作方法や状況をデジタル化し、実空間で体験できない危険や事故を仮想空間でシミュレーショ
ン体験「チームで問題発見解決に取り組むPBL科目」と「実験・実習科目」を中心とした実社会の問題に工学的なアプローチで取り組む教育
PBL科目及び実験・実習科目に、HMDやデジタルコンテンツを体系的に導入し、実験装置の操作方法や状況をデジタル化して自学自習に活用したり、自ら作成したプログラ
ム実装を仮想空間でのシミュレーションで確認できる教育環境を構築する。

＜取組をとおして得られる成果＞• 対面のコミュニケーションと同等の臨場感がある学習環境と学ぶ意欲• 専門分野が異なる学生や世代の異なる社会人、さらに海外の学生と共に解決策創出の経験• サイバー空間で議論した成果の解決策創出とプロトタイプの製作等を通した社会実装の経験• ポストコロナ時代の対面と遠隔のメリットを活かしたベストミックスな授業運営方法

遠隔地を結んで学ぶ••••

コロナ以前から、石川県内にある私立大学では、今後18歳人口が減っていく中で、互いの強みを活かしていくネットワークづくりが私学助成の枠組みで行われていた
その中で、コロナ禍となり遠隔コミュニケーションシステムを用いることで、時間と距離を超えた学生の学びを実施することが可能となった
一方、オンラインでの教育では対面のような深いコミュニケーションができないという問題が明らかとなり、この問題はコミュニティが十分に形成されていない初対面同士や、世代の違う企業の方とのコミュニケー
ション時に顕著になることが認識されていたこれらの問題を解決するためには，対面のコミュニケーションの良さを残しつつ、遠隔でのコミュニケー
ションも実現する必要があり、本取組では多地点等身大接続システムとアバターを、石川県内の私立大学（金沢医科大学、金城大学、星稜大学、北陸大学など）に導入して、相互のコラボレーションを促進するこ
とを行う

51

VR/ARコンテンツの制作
•
•
•
•
•

本学では、様々な産学連携が行われているが、コロナ禍で実際に合うことができなくなり、などのリアルな制作物を共有して議論することが難しくなっていた
そこで、本取組では先の遠隔コミュニケーションシステムに加えて、CADデータ等を共有する場合や身体的な感覚を必要とする場合には、ヘッドマウントディスプレイも導入すること
で、実空間で行われる議論に近い状況を再現していく
またコロナ禍では、実際に実験を行ったり、加工を行う機械を操作することが難しいという状況が続いた特に安全教育を行う際に、実際に体験できないため、どのような行動が危険なのかを理解する機会が減っていた
本取組ではこのような安全教育を仮想空間で実現することで、遠隔でも体験できるようにし、仮想でしか体験できないような内容についても構築していく

まとめ• 金沢工業大学におけるDXの取り組みについて紹介した– DXによる学生一人ひとりの学びに応じた教育実践– DXによる時間と場所の制約を超えた学びの場の創出• 今後、DXが大学において進んでいくことにより、教育はより多様に、
より個別に、より高度に変化していくことが想定される– 高等教育だけではなく初等、中等教育でもこの流れは進み、いずれ接続される• 一方、本学の取り組みは始まったばかりであり、実際に運用していく
際には、現場レベルで様々な問題に対応していかなければならない

52

アクティブラーニングにおけるDX•

現在様々な教育機関で、教育効果の高さからアクティブラーニングが導入されている–

グループワークなど対話的な活動が行われ、教員はそのファシリテーションを行うことが多い•

このような授業形態では、最終的な学習成果が学生間、学生-教員間のコミュ
ニケーションに強く影響を受けるため、よりよい授業を行うためにはその質を上げることが重要となっている•

学生が有しているス
マートフォンの加速度センサを用いて、グループワーク中の身体動作を計測し、その結果と学習成果、
主観的なコミュニケーションの評価との関係を調べ、アクティブラーニングを支援するシステムの構築を行っている
渡邉, 山本: グループワーク中の身体動作と学習成果及び主観的なコミュニケーション評
価の関係，ヒューマンインタフェース学会論文誌，Vol.23，No.2，pp.201-208 (2021)

活動量と学習成果、コミュニケーションの主観的評価の関係• スマートフォンのセンサを用いた計測結果として、身体動作の活動量と学習成果、およびコミュニケーションの主観的評価との間に正の相関関係があることが明らかになっている• これらの結果は、身体動作が活発なグループワークでは、学習者が主観的によいコミュニケーションが行えていると感じており、その結果として、よい学習成果が得られることを意味している

活動量と学習効果の相関関係（相関係数：0.66）

活動量とコミュニケーションに対する主観評価の相関関係（相関係数：0.77）
53

CNNによる身体動作の識別••

グループワーク中によく現れる身体動作をピックアップし、それらの個別動作を10名の被験者で計測して、各身体動作の加速度センサの値を周波数解析した
それらのデータを学習データとして、各身体動作をCNNによって識別できるかについて検討した
Subject Test data True answer Rate of correct
S05
25
25
1.00
S03
25
24
0.96
S04
25
23
0.92
S07
25
23
0.92
S06
25
22
0.88
S00
25
21
0.84
S01
25
21
0.84
S09
25
21
0.84
S10
25
21
0.84
S02
25
20
0.80
S08
25
20
0.80
Total
275
241
0.88

◆コミュニケーションに関する身体動作①静止 ②拍手 ③挙手 ④頷き ⑤振り向き訓練データ10人分を学習→テストデータ1名分で評価：平均正解率88％
Hiroaki Sakon, Tomohito Yamamoto "Body Movements for Communication in Group Work Classified
by Deep Learning", HCII 2019. LNCS 11567, pp.388-396 (2019)

ロボットによるファシリテーション• 図のようにセンサの値をモニタリングして身体動作を識別し、学習状況に応じたファシリテーションを教員に提案できるシステムの開発を行っている– 加えて、ロボットが人に代わって発話するシステムのプロトタイプも構築している• アクティブラーニングにおけるファシリテーションは大学教育の中でも最もデジタル化が難しい領域の一つで、DXが今後進んだとしても人が対応していくように思われる• さまざまな計測手法を導入することで、インテリジェントなシステムが、そのような領域に対応することが可能であることを示唆している鈴木，山本: 深層学習を用いたファシリテーションシステムのプロトタイプの構築，ヒューマンイン
タフェース学会研究報告集，Vol.23，No.2，pp.151-154 (2021)

54

大学教育の未来••

大学におけるDXの取組を紹介したが、このような流れはこれからさらに加速することが予想される
これまで人によって行われていた大学の教育が多くの場面でデジタルなシス
テムよって取って代わられる可能性があり、そのような時代においては大学の教員の役割も自ずと変わってくると考えられる– 単に専門的な知識を教授する必要がなくなり、多様な時代で生きていく個々の学生の学びをファシリテートすることが求められるようになる•

大学におけるDXにおいて最も変わらなければいけないのは、教員自身かも知れない55

教 育 環 境 分 科 会

選 出

SS 研教育環境分科会 2021 年度会合

より

教育データの利活用による教育の未来
緒方 広明(京都大学)

57

教育データの利活用による教育の未来
京都大学 学術情報メディアセンター
緒方 広明
Evidence‐Driven Education Research Council
Evidence‐Driven Education Research Council

本日の話の流れ

1.コロナ禍での日本の教育の状況
2.研究事例
3.今後の展望

Evidence‐Driven Education Research Council

259

2020年４月時点で世界151か国で小学生から大学生まで約14億人が新型コロナの影響で学校に通えなかった。

UNESCO

Evidence‐Driven Education Research Council

中国、 2⽉17⽇から幼稚園⼩中⾼⼤学⽣
2億7000万⼈がオンライン授業に移⾏• 全国規模のクラウド学習プラットフォームを構築• 小学校の授業は国営テレビチャンネルで放送• 中高大学生はこの学習プラットフォームを用いてオンラインで受講• バイドゥとアリババは7000台のサーバーでこのプラットフォームをバックアップ• 最大5000万人の生徒が同時に使用可能• 約60万人の教員がアリババのライブストリーミング・
サービス「ディントーク（Dingtalk、釘釘）」を使用
してオンライン授業を実施

https://www.technologyreview.jp/nl/chinas‐students‐will‐
now‐study‐online‐because‐coronavirus‐has‐shut‐schools/

Evidence‐Driven Education Research Council

60

⽇本はどうだったか？
• 初等中等教育では、5～29％がデジタル教材や動画を利用した家庭学習や、オンライン指導を実施（2020年4月16日時点）• 高等教育では、90%が遠隔授業のみを実施（2020年5月20日時点）→それでもドタバタ• 教育のデジタル化の遅れが顕在化

Evidence‐Driven Education Research Council

⽇本はどうだったか？
• NIIサイバーシンポジウム(3/26から開始して26回開催）のアンケート結果から・・・• これまで経験したことがない始めてのことだから、情報共有が大事
各学校の取り組み紹介、学生の声、教員の声の共有
特に、海外との情報共有も大事：共通点・相違点を共有（１０か国）• 実験・実習や実技、グループ学習、成績評価や入試をオンラインでどうやって実施するか？
• デジタルデバイドや、非常勤教員、学生や教員への負担増や心のケア・配慮も大事• 教育機関に数多くのソフトウェアが導入され、それらのソフトウェアが改善された。
Zoomなど• 先生と生徒、生徒間のコミュニケーション不足
よって• 学生の状況を把握するために教育データの利活用（ラーニングアナリティクス）が大事。また、学生が学習したというエビデンスを蓄積するためも大事。デジタル環境の方が、学生の状況がよく見え、効果的に支援できる。
• 国全体でも教育データが共有できれば、即座に全体の状況を把握できる。

Evidence‐Driven Education Research Council

61

今後、残したいこと。
1. 対面・オンラインに限らず、計算機を適切に利用して、効果的で効率的に教育・学習を行う。
2. ラーニングアナリティクスで、学生一人一人の状況を把握しながら、学習をすすめる。学校や国全体で教育データやエビデンスを共有し、情報を共有する。
BookRoll/ダッシュボード
3. 学生に主体的に学ぶ力をつけさせる必要がある。
＝＞そのための教育データを利用する。GOAL
4. 教師と生徒、生徒間、教師間のコミュニケーション不足を補う。
グループ学習支援

Evidence‐Driven Education Research Council

教育のデジタル化の意義は？
(1)アナログからデジタルへの転換による教育・学習活動の効率化• 教科書やドリル、試験、⽣徒や保護者への通知、アンケートなどのデジタル化による情報
提供・情報管理・情報共有の効率化

今はここ
が中⼼

(2)今までできなかったことを可能にする• 遠隔講義やオンデマンド型授業など、場所や時間を超えて授業に参加可能• VR/AR等の技術を⽤いて仮想世界でも実験・実習を実施可能(3)教育学習活動のプロセスを記録して教育改善に役⽴てる• 記録されたデータを分析して、教育改善、学習改善に⽣かす（LA）• 個⼈に適した教材や問題を推薦（アダプティブラーニング）Time• エビデンスに基づく教育・学習（成⻑過程の解明や新しい教育・学習⽅法の発⾒と展開）

Evidence‐Driven Education Research Council

62

今後ここ
が中⼼

本日の話の流れ

1.コロナ禍での日本の教育の状況
2.研究事例
3.今後の展望

Evidence‐Driven Education Research Council

9

現在の研究
①科研・基盤(S) (2016.5 - 2021.3)
教育ビッグデータ活用のためのクラウド情報基盤の開発②内閣府 SIP AI/ビッグデータ(2018.11 - 2023.3)
エビデンスに基づくテーラーメイド教育の実現③文科省・先端技術を用いた教育実証事業
未来型教育 京都モデル 実証事業 (2019.1 - )④NEDO「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業 」
学習者の自己説明とAIの説明生成の共進化による教育学習支援環境
EXAIT (2020-2025.3)

Evidence‐Driven Education Research Council

1063LEAFシステムの概要
教育データ収集・分析の研究例

Evidence‐Driven Education Research Council

11

教育・学習データ
#
1
2
3
4
5
6
7
9

データ項⽬

具体例
学校データ 学校情報、科⽬名、時間割など
授 業 設 計 教育⽬標、カリキュラム、シラバス、指導内容データ
教材データ 教科書、補助教材、問題集、教師が作成した資料や問題
⼈的データ 教員や学習者の名前、メールアドレス、学年、組、番号学 習 評 価 最終成績、定期テストの試験問題と成績、⼩テスト・レポートの点数、外部模試の成績
データ
質 問 紙 デ ー 家庭環境などの質問紙調査、学⽣向けアンケートの結果
タ
学 習 プ ロ セ LMSのログデータ、デジタル教材閲覧履歴、デジタルドリルの回
答データ
スデータ
⾝⻑・体重などの健康診断データ、⽇々の歩数、脈拍等の運動
健康データ 量等の活動データ

Evidence‐Driven Education Research Council

64教育データの利用例
対象

⽬的の例
・過去の教育データの利⽤による成績の予測
・個⼈に適した教材や問題の推薦による学習効果の向上

誰のため
学習者

個⼈

・クラス全体の学習者のつまずき箇所の発⾒など
による教材や授業設計の改善
・⾃動採点など、教育データの利⽤による教員の負荷の軽減

教員・保護者への通知のアクセス状況把握
・⾃分の⼦供の学習状況、学習意欲などの把握
・教育データに基づくカリキュラムの最適化
教 育
組織の管理者
・教員の最適な配置
機関
エビデンスに基づく教育政策の⽴案と評価
政策⽴案者
⼤規模な縦断的・横断的データを⽤いた学習者の成⻑過程の研究
国 研究者
全体
教育に関する諸問題をデータを⽤いて社会全体で共有・議論
市⺠
保護者

Evidence‐Driven Education Research Council

LEAFシステムの概要 (科研基盤S)
MEXCBTなどの外部ツール

LTI

xAPI

LRS
LRS

教員・学習者

LRS

LTI

他の組織の教育データとブロックチェーンで連結

エビデンス
ポータル

エビデンス
モデル

教員・研究者・政策⽴案者

ERS
エビデンス
レコードストア

エビデンスを蓄積
Evidence‐Driven Education Research Council

独⾃研究
14

65

システムの導⼊状況[国内]
PCの持ち帰り• 京都市立西京中学(360名)・高校(820名)• 京都市立七條第三小学校(80名)• 福岡西陵高校(100名)、横須賀三浦学苑高校(100名)• 滋賀県彦根東高等学校、大津商業高等学校、大阪高津高校• 京都大学、九州大学・・・[海外]• 台湾（23大学）• インド(65大学)• 中国（1大学）• トルコ（1大学）
Evidence‐Driven Education Research Council

15

BookRollの特徴
教員がデジタル教材（教科書、補助資料等）をPDF形式で登録
すれば、学生は授業中・予習/
復習時に、それをウェブブラ
ウザで閲覧できる。
音声も学生に元のPDFをダウンロードされないので、内容が拡散しない。
BookRoll上での学生の行動は学習ログとして記録される。

教科書、問題集（数学チャート式や英語多読本、単語テストなど）、先⽣が作成した問題、学⽣や家庭への連絡などをBRに登録

Evidence‐Driven Education Research Council

学習ログは分析されて、学習・教育を向上させるためのエビデンスとして利用できる。
1666

• ラーニングアナリティクスで、学生一人一人の状況を把握しながら、学習をすすめる。
• 学校や国全体で教育データやエビデンスを共有し、情報を共有する。

Evidence‐Driven Education Research Council

17

マーカーとメモの可視化によって学生の状況を見える化
どのページが難しいと感じたか？
どのページにたくさんの質問があるか？
Click to show memo contents

各学⽣がどこまで教材を読んだか？
Evidence‐Driven Education Research Council

1867

マーカーの可視化
October 11

October 25+2 weeks
Important keywords
became overlapped.

More markers
19

Evidence‐Driven Education Research Council

手書き回答の分類
Group CGroup EGroup D

Answers
Right

Wrong

Group AGroup CGroup B

Group DGroup E

Evidence‐Driven Education Research Council

68

学生個人やクラス全体の理解度を表示

Evidence‐Driven Education Research Council

教育データを利用して、学生に主体的に学ぶ力をつけさせる

Evidence‐Driven Education Research Council

22

69

④自己主導能力(Self-Direction Skill)を高める
Goal Oriented Active Learner

目的
人生100年時代では、「学び続ける能力」や「健康を維持し続ける能力」の育成が重要

自分のデータを収集して、自ら問題を発見して目標を設定し、その目標を達成するための支援

Evidence‐Driven Education Research Council

23

データに基づく自己主導能力の育成
DAPERプロセスモデル

A

A

データ収集

B

データ分析

C

目標を設定

D

モニタリングE

目標を振り返る

B

E

C

D

Evidence‐Driven Education Research Council

24

70

GOALシステムのインタフェース

英語のeBook約600冊を登録
⾃⼰管理能⼒を育成するため
⾃分で計画をたてて実⾏システムが本を推薦

Evidence‐Driven Education Research Council

多読学習の状況

25

中１年生
⼈数

⼀分間に読む単語数
Word per minute(WPM)

多読時間

多読スピード

400
350

348

300

eBookを使うと⾃動的に計算できる!

263

250
200

WPM

⽇本⼈

150

NativeHigh School

75

250

University

100

450

⼀般のNative speaker 300 WPM

100

128

137

121

127

123

50
0

6⽉

7⽉

8⽉

9⽉

10⽉

11⽉

12⽉

⼈数

120

101

101

86

54

37

97

多読時間

141

143

109

86

69

52

65

多読スピード

128

137

121

127

123

348

263

2020年
Evidence‐Driven Education Research Council

2671• 教師と生徒、生徒間、教師間のコミュニケーション不足を補う。
グループ学習支援

Evidence‐Driven Education Research Council

27③グループ学習支援システム
パラメータの設定により、クラス全体のグループ編成を最適化

Evidence‐Driven Education Research Council

72

グループ編成に使用できるパラメータデータ
⼩テスト等の点数（深い学び）

データ解釈
グループ学習前の⼩テストや今まで実施してきたテストの得点

過去のグループ
ワークの成績
（対話的）グループ編成機能の結果ページで評価に⼊⼒したデータ

学習状態の活発度（主体的）

予習のための学習時間、達成率、
マーカー・メモの数など（個⼈学習時の積極性）

交友関係
（対話的）

過去のグループ学習のデータから取得（先⽣が指定することも可能）

Evidence‐Driven Education Research Council

グループ編成方法• 同種グループ

パラメータの値が近しいメンバーでグループを編成する• 異種グループ

パラメータの値が異なるメンバーでグループを編成する• ジグソー

ジグソー法でグループ学習を⾏う際に⽤いる。⼆つのグループを⽣成する• ランダム

ランダムで⽣徒を割り振る

Evidence‐Driven Education Research Council

73

グループ編成の結果

individual evaluationin past group learning

Collaboration Quality

Efficiency

Performance

Evidence‐Driven Education Research Council

31

グループ学習後の相互評価
⽣徒は、同じグループ内の⾃分およびグループメンバーを評価
グループごとの発表があった場合は他グループを評価

Evidence‐Driven Education Research Council74

今後の予想Evidence‐Driven Education Research Council

エビデンスに基づくデジタル学習環境の自動構成
⾃動⾞の⾃動運転のモデルを参考に

レベル5（10年後）

学
習
者
主
導

レベル4

○デジタル学習環境の⾃動構成
過去のエビデンスを利⽤して、エージェント(ロボットや仮想アバター)が⽬的に合わせて授業を設計し、教材を選び、教えてくれる2032○全国・海外でエビデンスが蓄積・共有

2028

⼀部でエージェントによる教育・学習⽀援

(6年後)

レベル3
(4年後)

○全国で教育ビッグデータが蓄積・共有
学習ログ・教材などのデータの共有
⼀部でエージェントによる教育・学習⽀援○全ての学⽣が⼀⼈⼀台の情報端末で学習

教
員
主
導

⼀部で教育ビッグデータを⽤いた教育・学習⽀援

レベル2(2年後)

2024

現時点はレベル1○⼀部の学⽣が⼀⼈⼀台の端末で学習

レベル1

2026

2022年

⼩規模な教育データを⽤いた教育・学習の⽀援
デジタル教科書システム

Evidence‐Driven Education Research Council

75

非営利型 一般社団法人
エビデンス駆動型教育 研究協議会• 教育データとエビデンスを用いた教育革新を促進• LEAFシステムを教育機関に導入して、産官学の共同で教育デー
タの利活用を草の根的に推進• 2021年5月25日設立、８月１１日キックオフシンポジウム
https://www.ederc.jp
活動予定• BookRoll等のデータの分析方法の研修• BookRollなどのシステムの導入• システム運営方法などの研修• 国内外のLAに関する研究交流など

是非、ご参加下さい。
Evidence‐Driven Education Research Council

35

まとめ
1. 対面・オンラインに限らず、計算機を適切に利用して、効果的で効率的に教育・学習を行う。
2. ラーニングアナリティクスで、学生一人一人の状況を把握しながら、学習をすすめる。学校や国全体で教育データやエビデンスを共有し、情報を共有する。
BookRoll/ダッシュボード
3. 学生に主体的に学ぶ力をつけさせる必要がある。
＝＞そのための教育データを利用する。GOAL
4. 教師と生徒、生徒間、教師間のコミュニケーション不足を補う。
グループ学習支援

Evidence‐Driven Education Research Council

76

科 学 技 術 計 算 分 科 会

選 出

SS 研 HPC フォーラム 2021より大規模並列環境での機械学習処理とその応用～「富岳」における MLPerf HPC や津波 AI への応用～

福本 尚人(富士通株式会社)

77

大規模並列環境での機械学習処理とその応用～「富岳」におけるMLPerf HPCや津波AIへの応用～
2021.9.2
富士通株式会社
福本 尚人

0Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

自己紹介◼ 福本 尚人◼ 富士通(株) 研究本部 ICTシステム研究所 先端コンピューティングPJ
プロジェクトマネージャー◼ 高性能計算機のアプリ高速化に関する研究開発のマネジメント担当◼ 略歴2006年九州大学工学部電気情報工学科、2008年同大学大学院修士修了、2012年同大学博士後期課程修了
同年富士通（株）に入社、以来、PCクラスタ高速化技術、並列計算環境高速化技術の研究開発に従事。
博士（工学）。
平成30年度文部科学省科学技術賞開発部門「大規模PCクラスタ構築技術の開発」を他4名と受賞。

◼ 関わったスーパーコンピュータ◼ 東大・筑波大(JCAHPC) Oakforest-PACS、産総研 ABCI： HPL高速化と計測◼ 九州大学、名古屋大学、北海道大学、理化学研究所のPCクラスタ: HPL高速化と計測◼ 「富岳」: AIソフトスタックの開発
1

79

Copyright 2021 FUJITSU LIMITEDAIを中心とした
スーパーコンピューティング技術の応用例◼ 大規模AI計算の高速化◼ A64FXシステム向けAI環境◼ MLPerf HPCベンチマークの高速化◼ AIを活用した津波予測
2

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

3

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

大規模AI計算の高速化

80

AIの広がり◼ AI技術を組み込んだアプリが急速に増加◼ 様々な分野の処理にニューラルネットワーク（NN）が組み込まれる
国内AIシステム市場
エンドユーザーベース支出額予測

カメラ映像の異常検出

AIアプリ

動画のセグメンテーション

言語処理（翻訳など）

AIソフトウェアプラットフォーム
ソース：IDC Japan, May 2020

4

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

NN（ニューラルネットワーク）の進化と計算量の増加◼ 日進月歩でより精度が高いNNが提案される◼ 精度が高いNNほど、計算量が増加する傾向がある
NNの画像認識率と計算量の関係[1]AIアプリ

画像認識率(%)

高ハイエンドGPU

計算量(Gops)

実行時間、電力消費、運用コストの増加

大[1] A. Canziani, et al, “An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications”, arxiv, 2016
581

Copyright 2021 FUJITSU LIMITEDディープラーニングの学習処理
認識結果

差分

重みパラメタ重みパラメタニューロン層3(w)

重みパラメタ

(∇E)

勾配情報

data

ニューロン層1

差分

重みパラメタdata

入力層

多数のニューロンからなる層(Layer)

各ニューロンの差分
重みパラメタdata

ニューロン層2

勾配情報
勾配情報

勾配情報

label (正解)

Copyright 2021
FUJITSULIMITED6

ディープラーニングの学習処理
認識結果

差分

重みパラメタ重みパラメタニューロン層3

(w)

勾配情報
勾配情報

(∇E)

Forward
差分

data

ニューロン層2

重みパラメタ

入力層

Backward
Update

勾配情報
差分

data

ニューロン層1

学習処理サイクル

重みパラメタdata

勾配情報

label (正解)

Copyright 2021
FUJITSULIMITED82

7

並列環境でのディープラーニングの学習処理
勾配
(∇E)
勾配

ニューロン層3

重み(w)

(Σ∇E)

勾配
(∇E)
勾配
重み(w)

勾配
(∇E)
勾配

(Σ∇E)

重み(w)

勾配
(∇E)
勾配

(Σ∇E)

重み(w)

(Σ ∇E)

重み(w)(Σ ∇E)

重み(w)(Σ ∇E)

ニューロン層
1

重み(w)

勾配
(∇E)
勾配
(Σ∇E)

重み(w)

勾配
(∇E)
勾配
(Σ∇E)

重み(w)

勾配
(∇E)
勾配
(Σ∇E)

data_0ForwardBackward
All-reduce

勾配
(∇E)
勾配

ニューロン層2

入力層

学習処理サイクル

勾配
(∇E)
勾配

data_1

Updatedata_2All-reduce（集約処理）
Copyright 2021
FUJITSULIMITED

8

並列環境でのディープラーニングの学習処理の課
題◼ 通信している間、計算が止まるため、その分遅くなる「重みパラメタの要素数」が多い場合、大きくなる「ノード数」の増加に伴い、大きくなる
集約処理による
オーバヘッド計算

ForwardBackward

Update通信

All-reduce
時間

基本的な
アイディア

◼通信時間を他の計算時間に隠蔽◼通信時間を短縮
Copyright 2021
FUJITSULIMITED83

9

(1) Backward処理時間への隠蔽
各層のForward処理

方法

各層のBackward処理が終わる毎に層単位でAll-reduce処理を開始する

各層のBackward処理
All-reduce処理
Update処理

Backward処理とAll-reduce処理を並列に実行することで高速化
隠蔽前
隠蔽後

計算
計算

L1
L1

L2 L3
L3
L2

L3
L3

L2
L2

L1
L1

L3

通信
通信

L1
L2

Copyright 2021
FUJITSULIMITED10(2) Forward処理時間への隠蔽
各層のForward処理

方法•Update処理を分割•Forward処理の開始を層毎に判定

各層のBackward処理
All-reduce処理
Update処理

すべての層のAll-reduce処理の完了前に、次のForward処理を開始することで高速化層単位でUpdate処理

計算

L3

L2

L1

L3

L1

L2

L1

通信

L2

Copyright 2021
FUJITSULIMITED84

11

(3) 細分化による並列化
各層のForward処理• 集約処理を細分化して実行

各層のBackward処理➢ GPUからCPUメモリへのデータ転送➢ ノード間のデータ転送➢ Reduce演算➢ CPUからGPUメモリへのデータ転送

方法

All-reduce処理
Update処理

All-reduceにかかる時間を短縮することで高速化
細分化後
細分化前

計算

通信

Copyright 2021
FUJITSULIMITED

12

集約処理隠蔽の効果
学習処理サイクル
ForwardBackward
All-reduce
Update時間[秒]

集約処理のオーバヘッドを半分以下に削減

0.47秒

0.17秒

64ノード
（細分化前）

64ノード（細分化後）
Copyright 2021
FUJITSULIMITED85

13高速化の効果◼ これらの高速化を突き詰めることでGPU 1基で数日かかる計算を約75秒で解く
GoyalらSmithら
秋葉ら
Jiaら
Yingら
三上ら
富士通研

プロセッサ
Tesla P100 x 1
Tesla P100 x 256
Full TPU Pod
Tesla P100 x 1,024
Tesla P40 x 2,048
TPU v3 x 1,024
Tesla V100 x 3,456
Tesla V100 x 2,048

Copyright 2021
FUJITSULIMITED

実行時間
6.13日
1 時間
30 分
15 分
6.6 分
1.8 分
2分
1.2 分

14

A64FXシステム向けのAIフレームワーク環境

15

86

Copyright 2021 FUJITSU LTD

富岳におけるAI処理の優位性◼ 世界一の演算性能と通信性能を活かせる
CPU単体の性能

スパコン全体の性能
Intel CPU

富岳
A64FX

コア数
(計算単位の数)

計算速度(倍精度演算性能)

省電力性

50 個

FugakuSummitXeon Plutinum 8280
28C 2.7GHz

1.7倍

28個

1.6倍

3,379 Gflops

2,111 Gflops

2.5倍

14.6 Gflops/W© RIKEN

5.84 Gflops/w

AIに重要な計算速度と省電力性でIntel CPUに対して大きな優位性

442 Pflops

148 Pflops

2位のSummitに対して2.9倍の演算性能
さらに、AIに重要なサーバ間集合通信が高速NNモデルのパラメータや学習データを探索する必要がある
AIアプリ開発においてコンピュータの性能は非常に重要

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Summit_(supercomputer).jpg

16

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

富岳におけるAIソフトスタック◼ 業界標準のAIソフトスタックが利用可能◼ TensorFlowやPyTorchといった著名なFramework
をサポート

DL framework◼ AI向けの演算ライブラリは業界標準のOneDNNに富岳向け実装がある演算ライブラリ (OneDNN)◼ 富岳のAIソフトスタックはOpen Source Software(OSS)として公開

Fugaku, FX1000

Intel server◼ 今後のAIソフトスタックの拡張◼ 業界標準のソフトウェアをOSSコミュニティと連携して拡張© RIKEN◼ 最新環境への更新が継続される
17

87

Copyright 2021 FUJITSU LIMITEDMLPerf HPCベンチマークの高速化

18

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

MLPerf HPC ベンチマーク◼ MLPerf HPC◼ HPCシミュレーションに関連する深層学習タスク◼ 20年11月に初版(v0.7)がリリース

https://mlcommons.org/en/news/mlperf-hpc-v07/◼ ベンチマーク指標◼ 一定精度に到達するまでの実行時間◼ CosmoFlow◼ Deep CAM◼ 宇宙論的パラメータを、N体問題シミュレーション
データから推測する深層学習タスク◼ 大規模な気候シミュレーション結果から極端な気象現象(atmospheric riverやサイクロン)を特定す
る深層学習タスク◼ データサイズ: 5.1TB◼ データサイズ: 8.8TB

シミュレーション結果を分析する大規模深層学習タスク
19

88

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

深層学習の並列化◼ データ並列◼ 通信コストは低い◼ ミニバッチサイズが並列度の上限
Node B

Node A

ForwardBackward

Δw
Δw

Δw
Sub-dataset A

Δw
allreduce
Sub-dataset B

20

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

ミニバッチサイズの増加と精度◼ 精度を維持したミニバッチサイズの増加◼ MLPerf HPC: ある一定精度に到達するまで時間が性能指標◼ バッチサイズ増加に伴うエポック数の増加は性能低下に直結(B)Bs=102
4(C) Bs=1024

accuracy(A) Bs=512

Case

BS

epoch

(A)

512

100

(B)

1024

140

(C)

1024

300

Elapsed (rough est.)

x1.4
x3.0

100

70 (100*1.4 / 2)
150 (100*3.0 / 2)

Throughput: x2, by x2 computing resources
100 140300# of epoch

ハイパーパラメータチューニングによるバッチサイズと精度の両立が大規模化では必須
2189

Copyright 2021 FUJITSU LIMITEDミニバッチサイズとエポック数◼ ミニバッチサイズを増加させるとエポック数も増大する傾向に◼ ABCIや「富岳」での測定では、大きなバッチサイズでもエポック数増大を抑止
180

Batch size
64

160

256

512

2048

1024

4096

x4 BS
with almost same epoch140# of Epoch

120

x4 BS
with almost same epoch

100
80

60
40
20
0

22

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

モデル並列◼ モデル並列◼ データ並列◼ Allreduceによる勾配情報の交換のみ◼ ニューラルネットワーク計算そのものを並列化◼ 性能向上は比較的容易◼ ネットワーク分割で必要となる袖交換が必要に◼ 一般には性能向上が難しい

Δw

Δw

Δw

Δw

Δw

Data subset A

Δw
Forward

Δw

Node B

allreduce
Data subset B

Backward

ForwardBackward

Node A

Node B

Node A

Δw• 3D conv層に対してモデル並列化を適用、1.7倍高速に• 単一学習タスクに対して16,384 CPUを適用(ハイブリッド並列)

90

Node B

Full con

Δw

A+B

23

Node A

3D conv• Only apply model parallelto 3D conv

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

性能評価◼ ABCI: GPU型の2位の性能に対して20倍高速◼ 「富岳」: CPU型の2位の性能に対して14倍高速
GPU system

CPU system

ABCI

Fugakux20

x14

CosmoFlow

GPU system
ABCI

DeepCam

並列化技術によりシミュレーション結果の学習を大きく高速化
但し、深層学習にはスケーラビリティ(規模)に課題
富士通株式会社、産業技術総合研究所、理化学研究所, プレスリリース: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/19-1.html
24

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

AIを活用した津波予測～シミュレーションとAIの融合～

25

91

Copyright 2021 FUJITSU LIMITEDAI活用による高解像度でリアルタイムな津波浸水予測◼ 津波シミュレーション結果を学習したAIを生成◼膨大な教師データを移動させず、富岳でそのまま学習◼学習モデルを使えば、PCでも瞬時に陸上の浸水を予測
事前の学習

1

富岳で
教師データ生成多数シナリオで高解像度
浸水シミュレーション

発災時の予測 各自治体などの現場現場導入のための準備

富岳で

2

3 一般的なPCでAIが学習

リアルタイム予測

沖合波形と陸上浸水の関係をAIモデルが学習PC上で、AIモデルが津波浸水を数秒で高解像度予測

入力
データ

AIモデル
が学習
沖合波形

沖合波形
（実観測）

教師データ

数万件の津波シナリオ
をシミュレーション

学習済み
AIモデル

予測

陸上浸水予測

避難対策等
に活用

陸上浸水

東北大学災害科学国際研究所,東京大学地震研究所, 富士通研究所, プレスリリース: https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/02/16.html
26

Copyright 2021 FUJITSU LIMITEDAIによる予測と正解データの比較 ~浸水深・内閣府想定ケース~◼正解データに十分に近い浸水深を推測
浸水深1.00 m

正解データ

浸水深1.00 m0.75 m0.75 m0.50 m0.50 m0.25 m0.25 m

0.00 m

0.00 m27

92

AIによる予測

Copyright 2021 FUJITSU LIMITEDAIによる予測と正解データの比較 ~浸水深・想定の３倍ケース~◼正解データに十分に近い浸水深を推測
浸水深1.00 m

正解データ

浸水深1.00 m0.75 m0.75 m0.50 m0.50 m0.25 m0.25 m

0.00 m

0.00 m

AIによる予測28

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

まとめ◼ ディープラーニングの演算量は非常に大きい◼ニューラルネットワークの規模とデータ量が大きいほど、精度が高くなりやすい◼ ディープラーニング処理の高速化◼処理内容：Forward + Backward + AllReduce + Update◼高速化のポイント：AllReduce通信の隠蔽、大規模並列時での精度維持、適切な並列処理◼高速化の効果：チューニングにより非常に差がでる（例：Resnet-50, MLPerf-HPC）◼ スーパーコンピュータの新しい使い方: AIとHPCの融合◼ スーパーコンピューティング技術がAIを加速・進化させるドライビングフォース◼ AI技術も活用することで、シミュレーションだけでは解けない問題も解決• 例：最先端のコンピューティング技術が新たな可能性を切り拓き、未来を創る
津波シミュレーション パソコンでも瞬時に津波を予測
29

93

Copyright 2021 FUJITSU LIMITED

30

94

Copyright 2021 FUJITSU LABORATORIES LTD.

科 学 技 術 計 算 分 科 会

選 出

SS 研科学技術計算分科会 2021 年度会合

より「富岳」を使ったゲリラ豪雨予報～2021 年夏季のリアルタイム実証実験～

三好 建正(理化学研究所)

95

「富岳」を使ったゲリラ豪雨予報
2021年夏季のリアルタイム実証実験
みよし たけまさ三好 建正

Ph.D. (Meteorology)
データ同化研究者

理化学研究所
計算科学研究センター
データ同化研究チーム
Who am I?

http://data-assimilation.riken.jp/~miyoshi/

大学卒業↓
気象庁企画課 (2年)↓気象庁数値予報課 (1.25年)↓
メリーランド大学大学院留学(2年, M.S. and Ph.D.)↓
気象庁数値予報課 (3.5年)↓
メリーランド大学 (4年)↓
理化学研究所 (9年+)

http://tedxsannomiya.com/en/
speakers/takemasa-miyoshi/
97http://www.data-assimilation.riken.jp/

https://www.agu.org/Fall-Meeting/Pages/About/AGU-TV

Full 5-min version https://www.youtube.com/watch?v=-yvCreWytdg
98https://weather.riken.jp/

7月20日-8月8日
8月24日-9月5日

699

富岳の約9%を専有

コンピュータ

データ同化アンサンブル数

計算領域数

2021

50

1000

Oakforest-PACS

富岳

1
10
富岳の約9%を専有

予報アンサンブル数
境界データ

2020

米国NCEP全球モデル
4100

気象庁メソモデル

2 (簡素化、安定化)

2021年7月29日19:30頃
予報

観測

2021年7月29日19:30頃
19:20+0 min.

+20 min.

+10 min.

予報

観測

101

+30 min.

2021年7月30日15:30頃
30分予報

15:30観測30分予報
強雨確率(>30mm/h)

たったの10分で!!

1.34 m

わずか10分!! （出典：気象庁パンフレット）

神戸市の都賀川5名の方が流され死亡（2008年7月28日）
102

ビッグデータ同化
観測・実験データ

シミュレーション

データ同化

100xビッグデータ

ビッグデータ新型センサ、IoT

100x

スーパーコンピュータ

September 2012 – August 2019103

©JAMSTEC・AORI (SPIRE Field3), RIKEN/AICS
Visualized by Ryuji Yoshidacf. TEDxSannomiya
http://tedxsannomiya.com/speakers/takemasa-miyoshi/

最先端のシミュレーション (Miyamoto et al. 2013)「京」による全球870メートル世界最高解像度のシミュレーション©JAMSTEC・AORI (SPIRE Field3), RIKEN/AICS
Visualized by Ryuji Yoshida
104

New

radar
technology

Phased Array Weather Radar (PAWR)（NICTより）

データ量
3-dim measurement using
a parabolic antenna (150 m,
15 EL angles in 5 min)

約100倍!

3-dim measurement using a phased array antenna(100 m, 100 EL angles in 30 sec)

105

18

+

=

Data Assimilation

+
106

=

+

ビッグデータ同化
観測・実験データ

シミュレーション

データ同化

100xビッグデータ

ビッグデータ新型センサ、IoT

100x

スーパーコンピュータ

1072014年9月11日の朝、ゲリラ豪雨
8:00

8:05

8:10

8:15

8:20

8:25

8:30

8:35

8:40

8:45

8:50

8:55

2014年9月11日朝、ゲリラ豪雨>42,000 views#11 of RIKEN channel

Youtube https://www.youtube.com/watch?v=42NZTGdp1Js
108

30秒更新のゲリラ豪雨予測手法
Miyoshi et al. (2016, BAMS ,doi:10.1175/BAMS-D-15-00144.1)

Youtube https://www.youtube.com/watch?v=42NZTGdp1Js

Development of MP-PAWR

Multi-parameter phased array weather radar (MP-PAWR) was developed by
SIP (Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program) in 2014-2018
as a research subject of “torrential rainfall and tornadoes prediction.”
generatedevelopmature100

 dual polarization
 100×100
elements array
antenna100

MP-PAWR features

Early forecasting by water vapor, cloud, and precipitation observation

Radius 80 km
Radius 60 km
Arakawa basin

MP-PAWR antenna★ Saitama Univ.（MP-PAWR site)● Olympic and Paralympic venues

MP-PAWR installed at Saitama Univ. on Nov 21,
2017, and observation began in July 2018.

MP-PAWR observation area
109

26

Real-time data transfer
NICT
Saitama Univ.
TOSHIBA
Saitama Univ.
MP-PAWR

NICT ds01

JIT-DT
106 MB per obs.
in 3 seconds

data monitor
auto-restarter

Fugaku login1

webpagesmartphone

weather.
riken.jp

RIKEN R-CCS

SCALELETKF

MTI
Amazon AWS

Real-time workflow
JMA mesoscale model (5km)boundary condition
3-hour update

Outer domain (1.5km)
2002 nodes

boundary condition
30 sec30-sec update

Inner domain
SCALE(500m)

MP-PAWRobservation

LETKF

…

8808 nodes…

SCALE 30-min ensemble forecasts

110Real-time job scheduling
node
12000

Outer domain: 2002 nodes(2 nodes x 1001 members)

Every 3 hours

10000

8000

Forecast~60minDownscaling~10min x6

Total
10810 nodes

6000

Inner domain: 8808 nodes

DA cycle：8 nodes x (1000+1) members
Extended 30min forecasts： 8 nodes x 10 members x 10 cases

4000

2000

00

03

06

09

12

15

18

21

24
Hour(JST)

スマホアプリ「3D雨雲ウォッチ」（エムティーアイ）111

データ同化
観測・実験データ

シミュレーション

データ同化

データ同化は、シミュレーションと現実世界を結びつけ、相乗効果を生み出す。

双方の情報を最大限に抽出

データ同化
観測・実験データ1

シミュレーション

データ同化

+

>2
112

1

Data-driven
データ同化
帰納

Process-driven演繹サイバー空間現実世界
観測・実験データ1

シミュレーション

データ同化

+

1

>2
Data-driven
データ同化
帰納

Process-driven演繹サイバー空間現実世界
観測・実験データ

シミュレーション

データ同化の数理
力学系 dynamical systems
統計数理 statistical mathematics
UQ (uncertainty quantification)

1

データ同化

+

>2
113

1

カオス同期 Chaos Synchronization
Master (drive) system

Slave (response) system
観測

自然

モデル

何らかの情報伝達

カオス同期 Chaos Synchronization
Master (drive) system

Slave (response) system

観測（精度, 密度, 時間間隔）
データ同化手法

自然

同期の安定性

不安定性（カオス性の強さ）
不完全性（モデル誤差）

114

モデル

数値天気予報のしくみ
予報

予報
モデル
シミュレーション

解析

解析

観測
観測

解析

予報解析サイクル：過去の観測の情報を真の状態（未知） 時間方向に積み重ねる。→4次元同化
time

データ同化（DA）のworkflow(Best estimate)

Initial State

Process-driven

Simulation
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

DA

Sim-minus-Obs

115

Data-driven
Observations

データ同化 ＝ 誤差の数理
予報
0

1

観測
データ同化

解析

2つの情報の重ね合わせ（ベイズ推定）
 (T − TA ) 2 
p A (T ) ∝ exp −
2σ A2  (T − TB ) 2 
pB (T ) ∝ exp −
2σ B2 p

p A∩ B (T ) = p A (T ) • p B (T )
 (T − TA ) 2 (T − TB ) 2 ∝ exp −−
2σ A2
2σ B2 2
 σ 2 +σ 2 
σ B2TA + σ A2TB  
A
B
 
T −
∝ exp −2 2 
σ A2 + σ B2   2σ Aσ B AB
AとBの情報の重ね合わせ

116

2つの情報の重ね合わせ（ベイズ推定）p

σ B2TA + σ A2TB * σ A2σ B2T =,σ = 22
2
σ A +σ B
σ A + σ B2*

2つの独立した情報を重ね合わせることで、より確からしい推定になるA

B
AとBの情報の重ね合わせ

データ同化（DA）のworkflow(Best estimate)

Initial State

Process-driven

Simulation
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

DA

Sim-minus-Obs

117

Data-driven
Observations

データ同化（DA）のworkflow(Best estimate)

Initial State
Simulation
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

DA

Process-driven
Human knowledge
Science
Data-driven
Observations

Sim-minus-Obs

データ同化（DA）のworkflow(Best estimate)

Initial State

Process-driven

Simulation
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

Data-driven
Observations

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA
118

データ同化（DA）でできること(Best estimate)
初期値・境界値推定

モデル誤差推定
バイアス補正DA
逆問題解法としてのDA

Initial State
Simulation

モデルパラメータ推定
モデル同定
高精度予測

Simulated State
計測の最適化Sim-to-Obs
conversion

Observations
多様なデータを統合

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA

もしPAWRがたくさんあったら？

観測システムシミュレーション実験
An Observing System Simulation Experiment (OSSE)
2020年7月豪雨

仮想のPAWRネットワーク[mm h-1]

Maejima&Miyoshi (in prep.)119

Rain forecast (FT=0h-1h) Valid time 0400 JST~0500 JST, July 4

NO-DA

Nature run [mm h ]

OSSE

-1

Rain forecast (FT=1h-2h) Valid time 0500 JST~0600 JST, July 4

OSSE

NO-DA

Nature run [mm h ]-1Maejima&Miyoshi (in prep.)

もし静止気象レーダ衛星があったら？

.

.

.

.

GPM (2014-)
Low-earth orbit satellites (<2000km)

TRMM (1997-2015)
Low-earth orbit satellite (<2000km).
.

.

GPR (2030? -).

and the next
generation? ….

Taylor, Okazaki, Miyoshi, et al. (2021, JAMES).

.
https://doi.org/10.2151/sola.2021-008

120

30m x 30m.
Geostationary >35,000km

センサー設計の比較シミュレーション

2021年7月7日理化学研究所プレスリリース
https://www.riken.jp/press/2021/20210707_1/index.html

台風の強風予測を改善
Observing System Simulation Experiment(OSSE)

2021年7月7日理化学研究所プレスリリース
https://www.riken.jp/press/2021/20210707_1/index.html

121高度天気予報活用

新しいデータの設計（OSSE：観測システム
シミュレーション実験）

新しいデータの取得（新型センサ、IoT）

結果分析（予測改善の検証）「ビッグデータ同化」
技術の更なる革新（数値天気予報システム）

2021年9月27日始動

出典：https://star-ale.com/news/2021/09/27/000179.html
122サイバー世界
シミュレーション

現実世界

同期・予測・制御
ビッグデータ計測

自然

ビッグデータ同化
110101111010111101011

AI

IoT

生活・社会経済

ムーンショット目標８
2050年までに、激甚化しつつある台風や豪雨を制御し極端風水害の脅威から解放された安全安心な社会を実現

気象予測
制御

（ミレニア調査研究より）

123

DA-AI Integration(Best estimate)

Predict high-resolution
from low-resolution model
Predict model error

Initial State
Simulation

DA algorithm
Simulated State
Sim-to-Obs
conversion

DA

Surrogate model
Need to learn big
computation data on
HPC (cannot move)
Model-obs relationshipObservations
Quality control

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA

Fusing ML+DA+Simulation
INPUT

Observation
Weather Simulation

OUTPUT

New 3D Precip. Nowcasting
Improved forecast(NICT)

Otsuka, Miyoshi, et al.

Input of future datafrom NWP!!

124

Otsuka, Miyoshi, et al.

Preliminary results:
Using future data in Conv-LSTM is effective.
Better↓improved↓improved↓improved

DA-AI Integration(Best estimate)

Predict high-resolution
from low-resolution model

Initial State
Simulation

DA algorithm
Simulated StateDA

Sim-to-Obs
conversion

Predict model error
Surrogate model
Need to learn big
computation data on
HPC (cannot move)
Model-obs relationshipObservations
Quality control

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA
125

Climate Model Acceleration by Machine Learning

Experiment Quasi-Geostrophic model: Potential
Vorticity Models:
1. Process-Driven Physical Model(PDPM)
2. Data-Driven Statistical Model(DDSM)
3. Hybrid Physical-Statistical Model(HPSM)

Model Acceleration: Results
Criterion: Anomaly Correlation Coefficient (ACC)
Predictability range: ACC > 0.6
Wall-clock computer time126

FutureUsing AI in DA
Fusing AI and DA with HPC
 New meteorology(the 5th Science)

予測科学
データ同化

気象からの脱皮
様々な分野へ

帰納的推論

演繹的推論

経験科学
第1の科学

理論科学
第2の科学

データ科学
第4の科学

計算科学
第3の科学

127

http://prediction.riken.jp/

データ同化（DA）でできること(Best estimate)
初期値・境界値推定

モデル誤差推定
バイアス補正DA
逆問題解法としてのDA

Initial State
Simulation

モデルパラメータ推定
モデル同定
高精度予測

Simulated State
計測の最適化Sim-to-Obs
conversion

Observations

Sim-minus-Obs
Broad-sense DA
128

多様なデータを統合

合 同 分 科 会

選 出

SS 研合同分科会 2021 年度会合

より

情報技術は高等教育をどう変えるか？
ポスト・コロナの大学運営を考える

山本 秀樹(AMS 合同会社)

129

情報技術は高等教育をどう変えるか？
ポスト・コロナの大学運営を考える
2022年1月19日
AMS合同会社/Dream Project School
山本 秀樹

自己紹介
学生時代はラクロス部漬け。全日本選手権優勝を経験
約20年、高機能化学素材の新規用途開拓に従事。
社会人10年目に留学したケンブリッジ大学の教育方法に感化され、日本に応用できないか模索
2015年～2017年までミネルバ大学の日本での認知活動を担当
ミネルバ大学の教育のエッセンスをさまざまな分野に応用するため、Dream Project Schoolを立ち上げ、現在に至る
堅い経歴は、www.hyamamoto.com、
半生記は、https://an-life.jp/article/1310 をご参照

131

本日の流れ• ミネルバ大学の教育について
・目的
・教育内容
• 日本への応用事例• ポストコロナにおける大学運営への提言

ミネルバ大学（Minerva University）について• 2014年、クレアモント大学コンソーシアムのケック大学院大学（KGI）とミネルバ・プロジェクト社の合弁事業として、同大学院傘下に
Minerva Schools at KGIとして開校• 2021年、WASCより独立校としての認可を取得し、Minerva Universityに名称変更。
• 主な特徴：・広報/入試/学習/キャリア構築支援まで徹底した情報技術の活用
・幅広い学問分野や実生活に応用できる汎用的能力を育むカリキュラム
・世界7ヵ国に滞在、生活/プロジェクトを通じた異文化没入経験

132

ミネルバ・プロジェクトの“目的”“Nurturing Critical Wisdom for the Sake of the World.”
その第1段階としての“高等教育の再創造”
高等教育を最新技術を用いて、“本来あるべき姿”に戻す。
ミネルバ大学は、ベンチマークとして他大学の模範となる存在であり続けることを目指している。

ミネルバ大学が問題視している大学（学部）教育の現状• 実社会と接続していない専門知識• 使われない学習効果の高い教授法• 不足し、偏った国際経験• 富裕層クラブとなったトップ大学

133ミネルバ大学が示した解決策① 幅広い分野に応用できる汎用能力（Practical Knowledge）を足場に、学生が進みたい専門領域を選択していくカリキュラム② 学習科学に基づく、効果の高い教授法のみを採用する③ 世界7ヵ国に移り住み、現地住民と同じ生活・仕事スタイルを経験する
異文化没入経験④ 家計の経済力に関わらず、才能と努力を合わせ持ち、自分達が伸ばせると確信できる学生のみに席を提供する入試制度① 足場型カリキュラム

ミネルバ大学の足場型カリキュラムの起点となる
汎用能力とは“転移できる”体系化された認知能力
思考技能

コミュニケーション技能

批判的
思考力

・ 主張の検証
・ 根拠の分析
・ データの分析
・ 判断の分析・ 問題の分析

情報
発信力

創造的
思考力

・ 発見の促進・ 解法の設計・ 製品の創造関係
構築力

出典：『Building the intentional university Minerva and the future of higher education 』Nelson, Kosslyn, 2017 より山本作成

134

・ 言語表現・ 非言語表現・ 交渉の技法
・ 協業の精神・ 倫理の尊重① 足場型カリキュラム

各認知能力はプロダクション・システムの考え方※を採用、要点となるコンセプトに分解され、これが学習目標となるコンセプト（学習目標）
Thinking
Critically

Evaluating
Claimsinterpretive
lenscontext

critiqueplausibility

testability

Evaluating
Justifications
estimation
Analyzing
Data※「条件部(condition)を満たすのであれば、行為部(Action)を実行せよ」という ルールの集合に基づいて、系列的に制御された推論を実行する考え方。
詳しくは、Newell, A., & Simon, H. A. (1972). Human problem solving (Vol. 104, No. 9)をご参考。図はMinerva Project 社の公開しているコンセプト一覧より、山本作成① 足場型カリキュラム

ミネルバ大学の学士向けカリキュラム
1年目

学び方を学ぶ

2年目

3年目

方向を探る

汎用能力

専門課程の基礎

批判的思考力社会科学

創造的思考力

自然科学

情報発信力

計算科学

関係構築力

人文科学

4年目

学びとキャリアを探究・合成する探究研究（Capstone Project）
専門課程の応用

チュートリアル

選択科目

選択科目

経営学

一般教養課程に相当
出典：Minerva University ウェブサイトより山本作成
注：1年目の科目は、Formal Analysis、Empirical Analysis、Multimodal Communication, Complex Systemであるが、ここではそれぞれの科目の学習目的に注目して意訳している

135

① 足場型カリキュラム

ミネルバ大学のカリキュラムに対する評価“ミネルバ大学は、我々が最も重要だと考えている学習成果で結果を出すことに注力している”
ミネルバ大学のしっかりとしたカリキュラム、とりわけ、学年を重ねるごとにより難度が上がっていく、
自律したプロジェクト学習に重みが置かれている点を評価する
ミネルバ大学が示した結果は素晴らしいもので、全ての教育機関が応用できるし、またそうするべきだと考える”

リン・パスケーラ 全米大学協会会⾧
出典：”A curriculum to copy?” Inside higher education 2018 より山本訳② 教授法

学習科学に基づく教授法
学習効果の高い教授法

学習効果の低い教授法

・反転授業

・講義による情報伝達

・学び合いによる理解の把握

・（実体験を伴わない）
定期テスト/レポート評価

・事実に基づく、高頻度のフィードバック136

② 教授法ミネルバ大学における授業（設計～フィードバック）
・同じ科目を担当する教員が毎週金曜日（原則）にミーティングを行ない共通の授業内容を設計する
・学生は事前課題で一定の評価を獲得しないと授業参加できない
・授業中、教員はファシリテーションに徹する学生は、ガイドラインに沿って、ディスカッションを行なう※全ての授業が録画されている・教員は、授業後、録画された学生の発言を確認し、学習目的であるコンセプトの習熟度と改善するための助言を個別に送付する・個別の学生において、コンセプトの時系列の習熟度を分析し、翌週以降の授業設計を調整する② 教授法

ミネルバ大学における授業（設計～フィードバック）
・同じ科目を担当する教員が毎週金曜日（原則）にミーティングを行ない同一の授業設計ツールを用いて同じ授業を設計する
・学生は事前課題で一定の評価を獲得しないと授業参加できない
・授業中、教員はファシリテーションに徹する学生は、ガイドラインに沿って、ディスカッションを行なう※全ての授業が録画されている/授業中の発言量がモニタリングされる・教員は、授業後、録画された学生の発言を確認し、学習目的であるコンセプトの習熟度と改善するための助言を個別に送付する・教員は、個別の学生におけるコンセプトの時系列の習熟度を分析し、翌週以降の授業設計を調整する

137

③ 異文化没入経験

都市の中にキャンパスを創るのではなく、都市をキャンパスとして活かす
一般的な大学

ミネルバ大学• 都市の郊外に広大な敷地を有する• キャンパス内に食堂、運動場など
生活に必要なものが揃う• 外部の人（とりわけ地域の生活者）との接点はほとんどない③ 異文化没入経験

都市の中にキャンパスを創るのではなく、都市をキャンパスとして活かす
一般的な大学

ミネルバ大学• 都市の郊外に広大な敷地を有する• 自前の施設は持たない• キャンパス内に食堂、運動場など
生活に必要なものが揃う• 都市に賃貸契約の学生寮のみ。
最小限のサポート・スタッフ• 外部の人（とりわけ地域の生活者）との接点はほとんどない• 外部の人（とりわけ地域の生活者）と交流しなければ生活できない138出典：すべて、Minerva University Facebook③ 異文化没入経験

Location Based Activities
学んだことを滞在する国のパートナーからオファーされたプロジェクトに応用。
プロジェクト例：・サンフランシスコのホームレス施策を改善せよ（SF市⾧室）・アルゼンチンにおける遠隔教育を設計しよう（教育・文化省）
・スタートアップにとって快適なオフィスをデザインせよ（Gensler）
・移民が地域にスムーズに合流できる学習できる教育プログラムを開発せよ

139

④ 公正な機会の提供

世界中から“才能x努力の人”を低コストで見つけ、自分達に合う人だけを選ぶ入試の設計
一般的な大学入試（米国大学）

ミネルバ大学• 共通テスト（SAT/TOEFLなど）• 事前課題型エッセイ• 推薦状• 学校の成績• 独自の選考• 面接• 入学審査料• 入学前のデポジット④ 公正な機会の提供

世界中から“才能x努力の人”を低コストで見つけ、自分達に合う人だけを選ぶ入試の設計
一般的な大学入試（米国大学）

ミネルバ大学• 共通テスト（SAT/TOEFLなど）• 事前課題型エッセイ• 推薦状• 学校の成績• 独自の選考• 面接• 入学審査料• 入学前のデポジット• 学校成績
• 独自の選考• 入学審査料無料• 合否ラインの学生の個別フォロー• 入学前のデポジット不要• 合格者向け学習体験会（SF）• 全てオンライン、One Stopで完結

140

④ 公正な機会の提供

どうやって必要な人に情報を届ける？
→デジタル・マーケティングの徹底
紙媒体の廃止• 紙媒体への広告を一切行わない• 紙のパンフレットなどは廃止・配布しない

デジタル広報データ分析• 主催者によって情報拡散されるシンポジウムへ参加• 理念を共有する団体を通じたインターネット上のキャンペーン
• インターネットでの取材・記事を優先的に選択• 自主制作の動画/記事をSNSで配信• 学生のプロファイルに合わせたニュース記事の配信

ご参考）
ミネルバ大学に関する詳しい情報

141本日の流れ• ミネルバ大学の教育について
・目的
・教育内容
• 日本への応用事例• ポストコロナにおける大学運営への提言

ミネルバ大学を応用する際の注意点• いままでの仕組みを変えずに情報技術を利用しても効果は期待できない- ミネルバの教授法（とりわけForumを利用した授業）を採用する際、最大のボトルネックは教員トレーニング- ミネルバ大学のコンセプトは、自分の大学のDP（Diploma Policy）と
必ずしも一致しない• 明確な“ありたい姿”（Transformation後の姿）の設定が鍵“変えたい仕組み”と“ありたい姿（目的）”から打ち手を導き、それを実現する
ために、どのように情報技術を活かしたいか、を先に決めること142日本での応用事例紹介• 清泉女子大学 地球市民学科• ネットの大学 Managara （新潟産業大学）

応用事例

１

清泉女子大学

新カリキュラムにおいて、経験学習を補完するための基礎概念を強化する
もともとの強み：• 20年間の経験学習（フィールドワーク）の実績• 学祭的な教授陣• 少人数（定員60名）
導入にあたっての準備• 2年間の教員研修• 基礎概念（コンセプト）の再編集• 経験学習に足場型カリキュラムを応用• 社会情動学習（SEL）の導入

143

応用事例 １

清泉女子大学2
１① 基礎概念（ミネルバ大学のコンセプトをたたき台に独自の101個のコンセプトに再編集したもの）を必修科目に② プロジェクト学習が「個人」→「グループ」→「2年間の研究プロジェクト」という足場型に。
出典：清泉女子大学

応用事例

１

ウェブサイト

清泉女子大学

基礎概念の授業は、三菱みらい育成財団に2021年度の「21世紀型教養教育プログラム」として採択されました！

出典：三菱みらい育成財団

ウェブサイト

144

応用事例

2

Managara

幅広い学習者を対象に学習機会の柔軟性を提供する
コンセプト：• 全てがオンラインで完結する大学• 登校の必要なし• “〇〇しながら”学べる導入にあたっての準備• 問題解決法と創造思考法の２つのコンセプト系科目を新設・必須に• 問題解決法の成績上位者のみが受講可能なキャリア構築支援講座を設置• さまざまな経験学習プログラムを提供する外部企業・市民大学と提携

応用事例 2

Managara

経験学習の提携先例

渡航先はアジア新興国を中心に、世界45か国以上から選択できる海外インターンシップ・プログラムを提供
出典：Managara、タイガー・モブ株式会社、さとのば大学

145

日本の地方（さと場）をめぐり、地域創生
プロジェクトと対話で構成される市民大学

本日の流れ• ミネルバ大学の教育について
・目的
・教育内容
• 日本への応用事例• ポストコロナにおける大学運営への提言

ミネルバ大学からの学び• 教育者から学習者へ“主人公”を変換• 広報/入試/授業/キャリア構築支援までシームレスな運営のデジタル化• データによる学習効果と運営の検証• 思考習慣（体系化された認知能力）は各教育機関によって最適化されるべき146日本での応用事例からの学び• 小さく始める• 手の内にあることから拡げる→エフェクチュエーション• 特定の技術の導入よりも先に組織の“目的”と“行動規範”にしっかり立ち返る

ポストコロナにおける大学運営への提言• 設立趣旨に立ち返り、自分達の教育プログラムを必要としている人達を再確認する。その人達を見つけ、直接アプローチする。
• 自分達が輩出したい学生はどのような能力が備わっているべきか、その能力を育むためのカリキュラムを再設計する。
• 自前主義から離れ、独自に創るべきものと外部リソースを使えるものとを
区別する。

147

最後に...
「教育」は「教え（を）育む」「学育」は「学びを育む」
情報技術によって「学育」の実現性は高まりました。
「教育」を超え「学育」を始めましょう！

148

ご 参 考2021

年 度 活 動 一 覧■分科会・システム技術分科会
・教育環境分科会
・科学技術計算分科会
・合同分科会■WG
・5G 時代の可視化技術研究 WG
・A64FX システムアプリ性能検証 WG
・生体データと行動データの動的解析 WG■タスクフォース
・学術機関における研究教育データの長期運用管理のあり方■委員会
・活動推進委員会

149

■分科会活動
システム技術分科会[SS 研 ICT フォーラム 2021]

2021 年 9 月 13 日(月) 13:00-16:40 / オンライン開催「学術機関×オンライン×セキュリティ×コンプライアンス ～オンラインの課題と明日～」[講演]「学術機関×コンプライアンス×オンライン授業×試験」
中村 素典(京都大学)[講演]「CIA＋HSE からみたオンライン利用の再考
学術機関でのオンライン活用におけるセキュリティ、コンプライアンスの観点から」
寺田 真敏(東京電機大学)[講演]「新型コロナウィルス感染拡大に対する社内 IT の取り組みご紹介」
菅野 克彦(富士通株式会社)[パネルディスカッション]「学術機関×オンライン×セキュリティ×コンプライアンス ～オンラインの課題と明日～」
モデレータ：
加茂 聡 (高エネルギー加速器研究機構)
パネリスト：
中村 素典 (京都大学)
寺田 真敏 (東京電機大学)
菅野 克彦 (富士通株式会社)[システム技術分科会 2021 年度会合]

掲載

2022 年 1 月 19 日(水) 9:00-12:10 / オンライン開催「クラウドサービス活用奮戦記 ～運用の悩み編～」[講演]「九州工業大学における Microsoft365 の全学展開 －提供範囲の拡大、セキュリティの向上に対する奮闘－」林 豊洋 (九州工業大学)[講演]「鳥取大学における Google Workspace の活用事例」
大森 幹之 (鳥取大学)[パネルディスカッション]「クラウドサービス活用奮戦記 ～運用の悩み編～」
モデレータ：
廣瀬 幸 (九州工業大学)
パネリスト：
林 豊洋 (九州工業大学)
大森 幹之 (鳥取大学)
辻井 高浩 (奈良先端科学技術大学院大学)
三島 和宏 (東京農工大学)

掲載

掲載 は本冊子に原稿が掲載されています

151

教育環境分科会[SS 研教育環境フォーラム 2021]

2021 年 9 月 13 日(月) 13:00-17:00 / オンライン開催「データ活用教育への展望」[講演]「より良いサイバーセキュリティ e ラーニングとは？
：サイバーセキュリティ・情報倫理 e ラーニング教育の課題解決 WG 報告」
上田 浩 (法政大学)[講演]「学修成果の可視化に基づく全学的な卒業時の質保証の取組
ディプロマ・サプリメント・システムを活用した全学的な教育改善」
佐野 睦夫 (大阪工業大学)[講演]「金沢工業大学における教育デジタルトランスフォーメーション-多様な学生の教育と時間と空間に制約されない学び-」山本 知仁 (金沢工業大学)[パネルディスカッション]「データ活用教育への展望」
ファシリテーター：
村上 正行 (大阪大学)
パネリスト：
佐野 睦夫 (大阪工業大学)
山本 知仁 (金沢工業大学)[教育環境分科会 2021 年度会合]

掲載

2022 年 1 月 20 日(木) 9:00-12:30 / オンライン開催「AI で変わる教育？教育が変える AI！」
[講演]
「教育データの利活用による教育の未来」
緒方 広明 (京都大学)[講演]「生体情報を用いた学習者の心的状態推定の試み」
松居 辰則 (早稲田大学)

掲載

[講演]
「現場が「使える」と感じる AI を目指して 人の言葉で説明する説明可能 AI」
富士 秀 (富士通株式会社)[パネルディスカッション]「AI で変わる教育？教育が変える AI！」
ファシリテーター：
田村 恭久 (上智大学)
パネリスト：
緒方 広明 (京都大学)
松居 辰則 (早稲田大学)
富士 秀 (富士通株式会社)

掲載 は本冊子に原稿が掲載されています

152

科学技術計算分科会[SS 研 HPC フォーラム 2021]

2021 年 9 月 2 日(木)13:00-17:30 / オンライン開催「Society5.0 × HPC ～支える人、活かす人～」[講演]「mdx:データ科学、データ駆動科学のための情報基盤」
田浦 健次朗 (東京大学)[講演]「スマートシティ向けの大規模時空間データ解析」
姜 仁河 (東京大学)[講演]「地域資源を活用した物質・エネルギー生産システム設計のためのシミュレーション基盤の開発」
兼松 祐一郎 (東京大学)[講演]「クリーンエネルギーシステムのスーパーシミュレーション」
吉村 忍 (東京大学)[講演]「大規模並列環境での機械学習処理とその応用～「富岳」における MLPerf HPC や津波 AI への応用～」
福本 尚人（富士通株式会社）[科学技術計算分科会 2021 年度会合]

掲載

2022 年 1 月 20 日(木) 13:00-17:15 / オンライン開催「富岳スペシャル 3.0 ～新時代の防災・減災～」[講演]「「富岳」成果創出加速プログラム地震課題～地震発生から地震動・地盤増幅評価までの統合的予測に向けて～」
堀 高峰 (海洋研究開発機構)[講演]「「富岳」を使ったゲリラ豪雨予報～2021 年夏季のリアルタイム実証実験～」掲載
三好 建正(理化学研究所)[講演]「Wisteria/BDEC-01 & h3-Open-BDEC～（計算・データ・学習）融合による Society 5.0 実現へ向けて～」
中島 研吾 (東京大学)[講演]「A64FX CPU 向けコンパイラとチューニング事例」
原口 正寿 (富士通株式会社)

掲載 は本冊子に原稿が掲載されています

153

合同分科会[合同分科会 2021 年度会合]

2022 年 1 月 19 日(水) 13:00-18:00 / オンライン開催「オンラインとリアルの新しい関係」[講演]「情報技術は高等教育をどう変えるか？ ポスト・コロナの大学運営を考える」
山本 秀樹(AMS 合同会社)[講演]「New Normal における新たな働き方 ～Work Life Shift は進化する～」
阿萬野 晋(富士通株式会社)[講演]「時代と共に進化し続けるシヤチハタブランドをデジタルでも～自己否定の精神を受け継ぐ～」
斉藤 可菜子(シヤチハタ株式会社)
パネルディスカッション]「大学における「取り残されそうな問題」への取り組み」
コーディネーター：
山里 敬也 (名古屋大学)
パネリスト：
山本 秀樹 (AMS 合同会社)
鈴木 久雄 (岡山大学)
立川 智章 (東京理科大学)

掲載

掲載 は本冊子に原稿が掲載されています

154

■WG 活動(発足時の活動方針)
深く掘り下げて検討を行う必要があるテーマについて、期間を定め、限定メンバーで研究活動を行い、成果物を会員にフィードバックする活動体

5G 時代の可視化技術研究 WG[活動期間:2020/12-2022/11]

2020 年 3 月まで活動した汎用 VR システムの活用研究 WG では、ゲーム開発エンジンやヘッドマウントディスプレイなどのゲーム業界で先行する可視化技術が幅広く科学技術・教育分野に活用できる可能性を秘めていると考え、それら入力/出力デバイスやプログラム開発基盤を、科学・工学や生物学、医療、防災を含む人間社会科学など、様々な科学技術分野や教育現場などで活用するために、インフラとする技術情報、および、活用ノウハウを調査した。その結果、データ可視化の開発技術の現状、ゲーム開発エンジン Unity を用いた標準的なワークフローやデータのインポート・マッピング法、現状のデバイスの紹介、さらに新しい可視化手法や活用方法、コンテンツ開発の際の具体的な課題及びその解決方法例、WG
参加研究者による可視化事例を報告書としてまとめた。
先の WG で行った Unity の調査・研究の成果をもとに、本 WG「5G 時代の可視化技術研究 WG」では、Unity を用いた具体的なアプリケーションの作成を行い、公開する。さらには、5G のような高速ネットワークは可視化の活用環境を大きく変えると考え、それら高速ネットワークを可視化技術に応用するための調査及び研究を行う。シミュレーションなどのデータ解析に応用するためのアプリケーション開発と、高速ネットワークを活用するため調査研究を通じて、先進的な可視化研究開発の基盤について、インフラとする技術情報、および、活用ノウハウ、俯瞰的な情報の提供も行う。
Unity や Unreal Engine に代表されるゲーム用の開発エンジンを使った可視化アプリケーション開発のための関連書籍やインターネット上の情報はゲーム開発用の情報ばかりであり、ゲーム開発以外の分野に適用するための情報は不十分である。具体的なデータの読み込み方法など、ゲーム分野以外で実際の開発に必要となるノウハウ（特に、解説書では見過ごされがちな Tip や失敗談など）をまとめながら、具体的なアプリケーションの開発を進め、公開を行う。
また、これまでにもレンダリングと表示をリモートとローカルに分けて可視化を行うアプリケーションが開発されてきたが、リモートとローカルを接続するネットワークがボトルネックとなり、実用に耐えるものではなかった。しかし、5G
では低いレイテンシー、高速で大容量のデータ転送、多地点での接続が可能とされ、これまでのボトルネックが解消されることが期待される。本 WG では、5G と既存のネットワーク技術との比較や VR 装置の無線化での利用など、可視化技術に
5G を応用するための調査・研究をする。5G を活用した大容量データの可視化が科学分野以外へ波及するための提言を行いたい。

A64FX システムアプリ性能検討 WG[活動期間:2020/11-2022/10]

スーパーコンピュータ「富岳」が本格運用に迫り，多種のスーパーコンピュータがメニーコア CPU を採用しメニーコア時
代に突入している．アプリ研究開発者にとっては、いまだに大規模コアの有効利用には様々な困難が伴う。その問題解決のためには、コンパイラ等のシステムソフトウェアと協調して性能最適化を行う知識と技術が利用者に求められるほか、シス
テムソフトウェア自体の自動性能チューニングも必要である。そこで本 WG では、A64FX の ARM プロセッサ環境、及びポス
ト FX1000 を視野に入れた環境を対象に、コンパイラ、メッセージ通信ライブラリ、性能解析ツール等の改善点について議論し、そのノウハウの集約と共有を行う。

生体データと行動データの動的解析 WG[活動期間:2022/1-2023/12]

2000 年以降 LMS (Learning Management System) が徐々に発展し、そこに蓄積された学習データを用いた学習分析(Learning Analytics) が行われるようになってきた。これは学習データを教授者自らが分析し、分析結果を学生にフィードバックすることにより教育の高度化をはかるものである。ここで使われるデータは、LMS 上の活動を記録したもの、またそれを評価したものであり、学生のクリックや入力を基本単位としている。
一方、加速度、脈拍、脳波など様々な観点から学習者の状態を測るセンサーが利用しやすくなってきて、前記の LMS などと比べるとはるかに細かな単位の測定データ（生体データ、行動データ）を入手できるようになった。これらは学習者の状態を、いわば低水準で測るものであり、それらが学習活動にどのように影響するかというところから関係を知る必要がある。
しかし、仮にそれが得られたとしたらこれまでよりもはるかに解像度の高い学習分析ができるようになるだろう。
本 WG では現在利用可能な各種センサーについて調査し、それらを使って先行研究をおこなっている研究者と連携することで、これらの生体データや行動データの学習分析への応用を展望するものである。ここでの結果から科研費プロジェクトを立ち上げられることを期待している。

155

■タスクフォース活動(発足時の活動方針)
SS 研の今後の方向性、他組織との連携、新たな活動機能など従来の枠組みを越えたテーマについて検討し、施策・計画の策定、および必要な施策を講ずる活動体

学術機関における研究教育データの長期運用管理のあり方[活動期間:2020/07-2022/06]

オープンサイエンスの国際的な活動が急速に進展している。日本においても重要な政策と位置付けられており、データ
管理計画（DMP:Data Management Plan）の 義務化や研究データ管理（RDM:Research Data Management)に適したインフラ整備が現実に迫ってきている。このような背景の中、様々な検討会や研究会が設立し、ガイドラインなども提供されつつある。
一方で、求められる情報インフラの導入・運用・管理が限られた予算と時間、そして人材不足により十分にできていないのが現状である。
これからの学術機関は、学位証明、教育データ、研究データなど膨大かつ増加し続ける研究教育データを組織的に長期間かつ安全に管理し、ユーザの要望に応じて柔軟かつ迅速に保存・公開・共有・非公開ができることが必要不可欠になる。
本タスクフォース「学術機関における研究教育データの長期運用管理のあり方」では、増加し続ける研究教育データと高度化・複雑化する社会連携に貢献し続けるべく、十年以上に渡って研究教育データを管理する際に学術機関として達成すべ
きミッションを情報技術やシステム運用管理の観点でデザインする。そして、その要件を満たす情報インフラの仕様、運用管理の在り方、関わる組織・人材について制約なしに検討し、学術機関の経営層に向けた提言としてまとめることを目標と
する。

156

■委員会活動(発足時の活動方針)
SS 研活動を支援するために必要な事項を検討する活動体

活動推進委員会
SS 研に期待されるミッションとあるべき姿について議論し、これからの活動の方向性を示していく。また、活動の制度設計
から実際の活動企画、トライアル実施、評価までを行うことで、新しい SS 研活動をインキュベートする役割を担う。

157

SS 研ニュースレター選集 vol.22 2022 年 5 月 27 日発行
発行 サイエンティフィック・システム研究会

お問い合わせ サイエンティフィック・システム研究会 事務局〒105-7123 東京都港区東新橋 1-5-2
E-mail：ssken-office@ml.cssfujitsu.com
Website：http://www.ssken.gr.jp/
Facebook：http://www.facebook.com/ssken※著作権は各原稿の著者または所属機関に帰属します。無断転載、引用を禁じます。